コンピュータビジョン最前線　Autumn 2022 [全集叢書]

コンピュータビジョン最前線　Autumn 2022 の 商品概要

• 目次

  巻頭言（米谷竜）
  
  イマドキノNeural Fields（瀧川永遠希）
  フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識（濱口竜平）
  フカヨミ一般化ドメイン適応（三鼓 悠）
  フカヨミバックボーンモデル（内田祐介）
  ニュウモン微分可能レンダリング（加藤大晴）
  
  えーあい*けんきゅうしつ（@bravery_）
  
  CVイベントカレンダー

• 出版社からのコメント

  Ｎｅｕｒａｌ　Ｆｉｅｌｄｓ，教師なしドメイン適応，Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ，微分可能レンダリングなどを解説。

• 内容紹介

  【最新動向サーベイ】
  ・イマドキノNeural Fields：なぜNeural Fields はこのような盛り上がりを見せているのか？　従来の信号表現に比べてNeural Fields は何が面白いのか？　などの問いについて、技術的な視点からわかりやすく解説。
  
  【論文フカヨミ】
  ・フカヨミ非グリッド特徴を用いた画像認識：CNNの内部ではシーンの表現に一様なグリッド状の特徴マップが用いられているが、実世界のシーンを特徴ベクトルの集合で表現する際は、グリッド状の均一な配置ではなく、情報の濃淡に応じた不均一な配置になるのが自然に思われる。このような発想に基づき、グリッドによらない特徴表現によってシーンを認識する手法を紹介。
  
  ・フカヨミ一般化ドメイン適応：教師なしドメイン適応（UDA）の研究動向として近年数多く提案されている派生問題について述べたうえで、多様化するUDAの派生問題を統一的に扱う枠組みとして提案された一般化ドメイン適応（GDA）について、GDA提案者自らが丁寧に解説。
  
  ・フカヨミバックボーンモデル：Vision Transformerもさまざまなタスクを解くためのバックボーンモデルとして活用されつつある。本稿ではVision Transformerを物体検出タスクなどのバックボーンモデルとして活用する手法をフカヨミ。
  
  【チュートリアル】
  ・ニュウモン微分可能レンダリング：微分可能レンダリングとはどのような発想に基づくものなのか、「微分可能」であることにどのような価値があるのかを説明し、具体的な応用を幅広く例示したうえで、微分可能レンダリングそのものの技術的課題と解決法、および微分可能レンダリング機能を提供するライブラリを紹介。
  
  その他、4コマ漫画「えーあい＊けんきゅうしつ」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

コンピュータビジョン最前線　Autumn 2022 の商品スペック