seoil e&m

FIFOの全体のアーキテクチャー

2022.04.28 11:24
自動運転車を向かう夢がいつの間にか現実に近づいているが、まだ商用化のためには乗り越えざるを得ない課題がある。

いきなり飛び込んだ歩行者など、予想できなかった道路状況に即時対合せざるを得なく、
悪天候の状況でも周りを正確に認識しなければならないためである。
これは搭乗者の安全とも直結されることであるため、より重要に思われる。

ここに、POSTECH(ポハン工科大学校)の人工知能大学院コンピューター工学科のクァク・スハ教授の研究チームは
濃霧がかかった日でも人、自動車、道路、並木などの意味によって映像を正確に分割する映像認識人工知能モデル
「FIFO(フィフォ)」を開発した。

従来の技術では映像認識が難しいと知られている悪条件でも強靭に動作するこの技術は、
今後自動運転車の商用化をもっと前倒しできると期待される。

同研究チームは霧がかかった状態に不変の映像認識モデルを学習させて限界を克服しようとした。
入力映像で霧がかかった状態を一つの映像スタイルとしてみなして、
AIがこのスタイルの変化に不変の映像表現方式を学習するようにした。

このために研究チームはエ映像情報から霧の状態に対する情報のみを抽出するフィルター(Fog-pass filter)を設計した。
ここで得られた情報を映像表現と共に敵対的に学習することで、
AIモデルは徐々に霧がかかった状態とは独立した映像内容を抽出できるようになった。

研究の結果、実際霧がかかっている映像での認識精度が大変高くなっただけではなく、
雪や雨が降る状況でも外部を鮮明に認識できるようになった。
又、以前の研究とは違って、晴れた日の性能も更に高めることが出来た。

クァク・スハ教授は、「入力映像から天気情報を精巧に抽出し、
これを通じて天気の影響を最小化した映像認識AIモデルを開発したことに意義がある」と述べた。

一方、当該研究は4月4日にアーカイブを通じて公開され、今年6月に開催される予定の、
AI及びコンピュータービジョン分野の最優秀国際学術大会のCVPR 2022
(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)で
「霧がかかった映像の意味的分割ための、霧に不変である映像表現学習
(FIFO: Learning Fog-invariant Features for Foggy Scene Segmentation)」とのタイトルで、
口頭発表論文として選定された。

特に口頭発表の機会は、CVPRの審査を通過した論文の中でも、
卓越した極めて少ない論文だけに与えるため、より学会の関心が集中されている。



※本件についてお問い合わせ事項がございましら、当ホームページの「お申込み/お問い合わせ」又は下記の連絡先へご連絡お願い致します。
部署名：SEOIL E&M 企画マーケティンググループ
TEL ：+82)2-6204-2033
E-mail : pl@seoilenm.com
ソース：韓国『人工知能新聞』 http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24899