ディープラーニング（Deep Learning）は、人工知能分野の重要な一分野として、近年コンピュータビジョンや自然言語処理など多くの分野で顕著な進展を遂げています。しかし、ディープラーニングの成功は、損失関数（Loss Function）と性能指標（Performance Metrics）の選択に大きく依存しています。損失関数は、モデルの予測と真の値との差異を測定し、モデルの最適化プロセスを導くために使用されます。一方、性能指標は、未見のデータに対するモデルの性能を評価するために使用されます。損失関数と性能指標はディープラーニングにおいて極めて重要ですが、多くの選択肢があるため、研究者や実務者は特定のタスクに最適な方法を決定することが難しいことがしばしばあります。 このため、本稿では、ディ...

自動化技術在胚栄養膜細胞生検への応用に関する研究 学術的背景 胚生検（Embryo Biopsy）は、体外受精（In Vitro Fertilization, IVF）における重要なプロセスであり、特に着床前遺伝学的検査（Preimplantation Genetic Testing, PGT）において重要です。胚生検を通じて医師は、遺伝疾患の伝達を回避し、胚移植の成功率を向上させるために、胚から少量の細胞を抽出して遺伝分析を行います。しかし、従来の胚生検は手作業に依存しており、操作時間が長く、成功率が不安定で、胚損傷のリスクが高いという問題があります。単一細胞生物学の研究が進むにつれ、自動化技術の導入がこれらの問題を解決する鍵となっています。本稿では、コンピュータビジョンと画像フィードバッ...

指表現セグメンテーションと生成のための相互監督フレームワーク 研究背景と問題提起 近年、視覚と言語の相互作用技術は人工知能分野で顕著な進展を遂げています。その中で、指表現セグメンテーション（Referring Expression Segmentation, RES）と指表現生成（Referring Expression Generation, REG）という2つのコアタスクは、それぞれ自然言語記述に基づいて画像内の対象オブジェクトを特定し、そのセグメンテーションマスクを生成する、または特定の対象に対して明確かつ正確な言語記述を生成することを目指します。これらのタスクは本質的に逆の関係にありますが、研究は通常別々に行われており、どのように相互に促進できるかを体系的に議論する方法が欠けています...

疑似平面正則化符号距離場を用いたニューラル室内シーン再構築 学術的背景 室内シーンの3D再構築は、コンピュータグラフィックスや仮想現実など、幅広い応用が期待されるコンピュータビジョン分野の重要な課題です。従来の3D再構築手法は、高価な3Dグラウンドトゥルースデータに依存していましたが、近年、ニューラル放射場（NeRF）を用いた暗黙的なニューラル表現手法は、複数の画像のみを使用して優れた3D表面再構築能力を示しています。しかし、NeRFは主に色のボリュームレンダリングに基づいて最適化されるため、床や壁などの低テクスチャ領域での再構築品質が低いという問題があります。これらの低テクスチャ領域は室内シーンに広く存在し、通常は平面構造に対応しています。したがって、追加の監督信号を導入せず、部屋のレイア...

無人機物体検出の向上を目指した選択的周波数領域相互ネットワーク 研究の背景と課題の提起 コンピュータビジョン技術の発展に伴い、無人機による物体検出はリモートセンシング分野における重要な研究テーマの1つになっています。無人機物体検出は、傾斜撮影や異なる高度で撮影された航空画像から、車両や建物などの物体を識別することを目的としています。この技術は、環境モニタリング、災害管理、安全監視などの分野で広く応用されています。しかしながら、物体のスケールや向き、複雑な背景に基づく課題により、無人機物体検出は以下のような多くの困難に直面しています： 物体の密集した分布 光条件に伴う変化 視点の変化 現在の多くの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN...

StyleAdapter: 統一的なスタイル化画像生成モデル 近年、テキストから画像生成（Text-to-Image, T2I）技術および深層学習モデルの急速な発展により、人工知能による画像生成分野での研究が大きく進展しました。しかし、参照画像の特定のスタイルをテキスト生成された高品質画像に統合することは、いまだに大きな課題です。この課題に対応するため、Zhouxia Wangらは「StyleAdapter」と呼ばれる統一的なスタイル化画像生成モデルを提案しました。本論文は、International Journal of Computer Vision に発表され、香港大学、Tencent ARC Lab、マカオ大学、および上海人工知能研究所の研究者たちによって共同執筆されました。 研究背...