サイバーコア画像AIの国際コンペ「YouTube-VOS 2021 Challenge」で331エントリー中1位に「CVPR 2021」でプレゼン

2021年6月16日 By 山田航也

株式会社サイバーコアの技術開発チームは2021年5月におこなわれたコンピュータビジョンの国際コンペティション「YouTube-VOS 2021 Challenge」において、331エントリー・39ファイナリスト中の1位に輝いたことを発表した。同チームはその成果をうけ、国際的に権威あるコンピュータビジョンのカンファレンスである「CVPR 2021」内で、6月20日にプレゼンテーションを行う予定。

なお、「CVPR 2021」の「AI City Challenge」セクション内では、コンペティション「AI City Challenge」に向けて開発した「車両再認識アルゴリズム」のプレゼンテーションを行う予定(コンペティションでは9位の結果)。同システムは国際的なアルゴリズム評価サイト「Papers with Code」の車両再認識(Vehicle Re-Identification)カテゴリでも5月時点でNo.1にランキングされている。

「YouTube-VOS 2021 Challenge」について

「YouTube-VOS 2021 Challenge」は3つのコンペティションに細分化されており、サイバーコアチームはそのうち「Video Instance Segmentation (VIS)」のカテゴリにエントリー。サイバーコアのホーチミンR&D拠点から4名の研究者がチームを編成し、コンペティションに挑んだ。

VISは3つのタスク(検出、セグメンテーション、追跡)を同時に実行するマルチタスク課題。サイバーコアチームのアプローチはデータ効率の分析、マルチタスクの学習、ディープ超解像などの点で他のチームより優れており、最適化されたフレームワークにより、モデルのスピードやメモリを向上させただけでなく、精度の向上や学習時間の削減といったベネフィットも生み出すことができた。

今回のサイバーコアのソリューションは動画の解析、自動運転や行動検出向けの物体検出やトラッキングなど、広範な応用が可能。動画解析の課題をひとつの例に取ると、サイバーコアのソリューションは人間、乗り物、動物などをセグメンテーションすることが可能で、かつ特定の用途に応じてトラッキングすることが可能。

セグメンテーションされた結果は別のソースとして動作分析にも応用でき、例えばスポーツのコーチがそれを利用したりすることが期待される。自動運転のアプリケーションにおいては、歩行者、オートバイや自転車の乗り手、他の自動車、標識など、路上の動いている物体をセグメンテーションすることができ、自動運転車が適切なアクションを取る重要な手助けとなることが期待される。