コンピュータービジョン

機械学習アルゴリズムは、時に自信満々に間違えることがよく指摘されています。モデルに「分からない」ことを出力させる「分布外検出」は実用上重要な技術ですが、近年、研究が大きく進んでおり、最近の ICLR 2022 でもいくつか論文が発表されました。本記事では、分布外検出の代表的な手法と最新の論文を紹介します。

先週、テキストから画像を高い品質で生成できるモデル「DALL·E 2」が OpenAI が発表されました。初代「DALL·E」から一年あまりで、さらにテキストに忠実でリアルな画像生成を実現し、ネットを賑わせました。本記事では、「DALL·E 2」の技術詳細に注目し、論文を理解するための基礎となる技術を順に追って解説しました。

高性能な機械学習モデルを訓練するためには、大規模なデータセットが必要となります。近年では、高品質の画像生成用 GAN を使い、訓練用データセットをアノテーションと共に生成する手法が発表されています。DatasetGAN に代表されるこれらのモデルは実際に「使える」のでしょうか。本記事では、これらの手法を、基礎となるモデルや関連研究も交えながら解説します。

「パッチさえあればいい？」と題された論文が　ICLR 2022 に投稿・公開され話題になっています。ConvMixer と呼ばれる画像のパッチ化と畳み込みに基づいた非常に単純なモデル、MLP や ViT と同等の性能をより少ないパラメータ数で実現しています。本記事では、ConvMixer を論文速報として解説し、画像分類において本当に重要な要素とは何か、について解説します。

コンピューター・ビジョンで最も幅広く使われていると言っても過言ではない ResNet。「ResNetの逆襲」と題されたこの論文では、最適化手法やデータ拡張・正則化など、近年提案された強力な訓練方法を使って学習すると、非常に強力な性能を発揮することが分かりました。「そもそも機械学習における進歩はどこから来るか」という示唆を与える重要な論文ですので、論文速報として紹介しました。

トップの研究者が、関わった様々なプロジェクトや、そこから得られた教訓・アドバイスなどをシェアする ICCV 併設ワークショップ SSLL。広く参考になる話やアドバイスが満載でしたので、以下の記事にまとめました【無料記事】。

昨年10月にビジョン・トランスフォーマー (ViT) が画像認識にて最高精度を達成して以来、コンピューター・ビジョンの分野を席巻しています。そもそも、ViT の強さはどこにあるのでしょうか？本記事では、Google Research から発表された最近の論文を論文速報として紹介しながら、CNN (ResNet) とビジョン・トランスフォーマーとの違いを探っていきます。

データに徐々にノイズを加え、その過程の逆を学習することにより画像や言語を生成する「拡散確率モデル」。ここ数ヶ月の間に、「画像生成で GAN を超えた」「尤度ベースで SOTA」「言語生成にも適用可」などの非常に画期的な手法・論文が次々と発表され、盛り上がりを見せています。本記事では最近発表された論文等も含め、最新動向を解説します。