高効率画像除雨手法：RainMix増強を活用した高効率深層除雨ネットワーク 背景紹介 降雨は、コンピュータビジョンシステムによってキャプチャされた画像や動画の品質に大きな影響を与えます。雨滴や雨筋は画像の鮮明さを低下させ、歩行者検出、物体追跡、セマンティックセグメンテーションなどのタスクに悪影響を及ぼします。全天候対応の視覚システムを実現するためには、画像除雨が重要な要件となります。 しかしながら、従来の除雨手法は雨モデルの経験的仮定に基づいており、複雑な最適化または反復解法を必要とするため、計算コストが高く、リアルタイム性に欠けます。また、これらの仮定は実際の雨景の複雑な多様性を十分にカバーできず、除雨品質を制約します。 この問題を解決するために、本研究では、除雨問題を予測フィルタリング問...

可視光と赤外線を用いたクロスモダリティ学習に基づくAdaptive Middle-Modality Alignment Learning手法の研究 研究背景と課題 スマート監視システムの需要に伴い、可視光と赤外線を利用した人物再識別（Visible-Infrared Person Re-identification, VIReID）は注目を集める研究分野となっています。本課題は、異なるスペクトルモダリティ（可視光と赤外線）に基づいた人物画像をマッチングさせ、24時間対応の人物識別を実現することを目的としています。可視光画像と赤外線画像は異なる光スペクトルから生成されるため、照明、テクスチャ、色などに大きなモダリティ差が存在し、このクロスモダリティマッチングが大きな課題となっています。 従来の...

弱教師あり協調手順整列フレームワーク：手順動画の相関学習への応用と評価 近年、動画分析分野の急速な発展に伴い、指示動画はその目的指向の特性と人間の学習プロセスとの内在的な関連性により、研究者の関心を集めています。一般動画と比較して、指示動画には複数の細かな手順が含まれ、これらの手順は異なる期間と時間的配置を持ち、より複雑な手順構造を形成します。本研究では、手順動画における手順認識型の相関学習を実現するために、弱教師あり協調手順整列（Collaborative Procedure Alignment, CPA）というフレームワークを提案しました。このフレームワークの主な特長は、高価な手順レベルのアノテーションに依存せず、動画間の内部相関性を利用して手順情報を協調的に抽出し、その手順一致性を定量...

One-shot Generative Domain Adaptation in 3D GANs 近年、生成対抗ネットワーク（Generative Adversarial Networks, GANs）は、画像生成分野で顕著な進歩を遂げました。従来の2D生成モデルは、多くのタスクで極めて高い能力を発揮しています。しかし、この技術を3次元（3D-aware image generation）の分野に拡張し、2D画像を生成しながら3D構造を同時に学習することは、依然として多くの課題に直面しています。本稿は、International Journal of Computer Vision に掲載された、Ziqiang Li、Yi Wu、Chaoyue Wangらの研究「One-shot Gener...

深層学習の解釈可能性研究：摂動に基づく帰属マップ評価手法 背景と研究動機 深層学習モデルは多くのタスクで顕著な成功を収めていますが、これらのモデルの解釈可能性と透明性への関心が高まっています。特に、モデルの高精度な予測と同時に、その意思決定プロセスを人間が直感的に理解できるようにする能力が不足しています。この欠如は、多くの実世界のアプリケーションにおけるモデルの採用を制限しています。 コンピュータビジョン分野では、帰属法（Attribution Methods）が神経ネットワークの解釈可能性研究に広く利用されています。これらの方法は、入力画像中のどの領域がモデルの意思決定に最も寄与しているかを示す帰属マップ（Attribution Maps、AMs）を生成します。しかし、帰属マップの定性的性...