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よく見過ごされるが、実際のサービス適用時に重要な「ロングテールイメージ分類」問題解決に関する内容



グローバル映像技術企業ハイパーコネクト(アン·サンイル代表)が6月19日から25日まで米国テネシー·ナッシュビルでオンラインで開かれる世界最高水準のディープラーニング分野コンファレンス「CVPR2021(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)」でよく見逃されるが、実際のサービスを適用する際に重要な「ロングテールイメージの分類」問題解決についての内容を発表する。

この研究成果は、イメージ分類において、クラスが不均衡な際に学習データのクラス分布についての事前情報を除去して解決する方法（Disentangling Label Distribution for Long-tailed Visual Recognition）である。

特に、ハイパーコネクトの今回の研究は、学習に使われるイメージが一方は非常に多いのに比べ、もう一方は非常に少ないロングテールイメージ分類状況の場合、人工知能が「多数の範疇サンプル」に偏ることを減らす技術で、ハイパーコネクトが発表する今回の研究は定量的成果評価基準（benchmark dataset）で世界1位の性能を見せたという。

ハイパーコネクトのハ·ソンジュAIラボ総括ディレクターは「イメージ探知、自律走行、医療映像診断など、様々な実生活で活用されているイメージ分類分野でイメージサンプル数が少ない方の損害を減らすため、今回研究を始めた」とし、「ハイパーコネクトが発表する今回の研究は様々な実生活分野に簡単に適用して性能を高める技術であるだけに、関連人工知能技術の進歩に貢献するものと期待している」と話した。

ハイパーコネクトは設立以来、グローバル市場を目標に革新技術に会社の力量を集中してきた。
軽くて速い「オンデバイスAI(On-device AI)」の開発に集中し、2017年2月、オンデバイスAI基盤のイメージ認識機能をグローバル映像メッセンジャーであるハイパーコネクトのアプリ「アザール」に搭載することに成功した。

オンデバイスAIとは、サーバーにデータを送らず、ユーザー機器でリアルタイムのデータ処理を通じてAIを実現する技術を指す。

ハイパーコネクトはマシンラーニング及び音声分野でも成果を出している。 社内のマシンラーニングチームは2017年グーグルコリアが主催したマシンラーニングチャレンジで準優勝したことがあり、2018年には「第4回低電力イメージ認識チャレンジ(LPIRC、Low-Power Image Recognition Challenge)」に参加してクアルコムに続き国内企業としては初めて準優勝した。

音声言語処理分野でも世界最高の権威を誇る国際学会「インタースピーチ（INTERSPEECH）」で2年連続で（2019~2020年）グーグル、フェイスブック、アマゾンなどグローバル優秀企業とともに「音声分野AI研究成果」を発表した。

ハイパーコネクトは、このような技術をより健康的なプラットフォームづくりにも積極的に活用している。 最近では最大0.006秒以内に事前遮断およびフィルタリングできる段階にまでディープラーニング基盤のオンデバイスAIモニタリングシステムを向上させ、利用者の保護を一層強化している。

一方、この関連研究論文（Disentangling Label Distribution for Long-tailed Visual Recognition）は昨年12月、アーカイブを通じて発表された。

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