sensetime

• August 19, 2020
• お知らせ

第23回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020）においてセンスタイムジャパン社員の論文が『MIRU優秀賞』を受賞

第23回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020）で、センスタイムジャパンの佐久間宏樹,、小西嘉典の論文「ステレオマッチングのための教師なしドメイン適応」が、『MIRU優秀賞』を受賞いたしました。

MIRU2020 表彰ページ
https://sites.google.com/view/miru2020/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/%E8%A1%A8%E5%BD%B0

本論文では、ディープニューラルネットワークに基づいたステレオマッチング※1において、学習時と異なるテスト環境では距離推定精度が悪化するという問題に対して解決手法を提案しています。具体的には、入力されたステレオ画像を3次元幾何構造を保持したままテスト環境画像に類似するようにピクセル単位でスタイル変換することで、テスト環境での距離推定精度を改善しています。さらにスタイル変換の学習には、LiDAR※2など特殊な距離計測センサーで取得した正解距離情報（教師信号）を用いておらず、手軽にテスト環境へ適応させることが可能です。テスト環境ごとに教師信号を必要としない実用性の高さ、および既存手法と比較して大きく性能改善されている点に対し、高い評価をいただきました。

※1 ステレオマッチング：2台のカメラを用い、三角測距の原理に基づいて物体までの距離を計測する手法
※2 LiDAR (Light Detection And Ranging)：照射したレーザー光の反射を用いて物体までの距離を計測するセンサー

受賞者（佐久間宏樹）のコメント
「このような賞をいただけて光栄です。本論文執筆にあたり共著者、同僚や議論に参加してくださった全ての方に感謝します。」