画像処理のAIスタートアップNavier　世界トップ学会 ECCV 2022にて論文が採択

高解像度化をはじめとしたAIによる画像処理技術を研究開発するNavier（ナビエ）株式会社（代表取締役: 渋谷拓、本社: 東京都千代田区、以下「Navier」）は、2022年10月23日から27日まで開催される国際学会であるEuropean Conference on Computer Vision （以下「ECCV」）2022にて、Navierのリサーチャーの論文が採択されましたことをお知らせします。

■国際学会、ECCVに採択
ECCVは、Computer Vision（コンピューターによる画像処理、映像処理技術）分野において、CVPR・ICCVと並ぶ、最も権威ある学会の一つであり、近年では同分野におけるAI技術の最新研究が発表される場として注目を浴びている学会です。
ECCVは隔年で開催されており、本年度は第17回目の開催です。近年では注目を集め論文投稿数も増加している学会であり、前々回のECCV2018では2,439本の投稿論文に対し採択数が776本（採択率31.8%）*、前回のECCV2020では5,150本の投稿論文に対し採択数は1,360本（採択率26.4%）*となっています。

■研究の背景：多様な入力への対応が実用上において重要
AI (Deep Learning)を用いた高解像度化の手法の主な利点として、従来の手法に比して高い精度で高解像度化を行えることが挙げられます。
AIを用いた手法においては、事前にデータを用意してAIに高解像度化の学習をさせることが必要です。この時、学習に使用したデータと類似していない画像・動画をインプットとした場合に、高解像度化の性能が低下するという問題があります。
技術を実用する上では、限られた学習用のデータで様々な画像・動画に対して性能を落とさずに高解像度化を行えることが望ましく、本研究を行うに至りました。

■成果の概要：従来型のネットワークの構造を革新
今回、発表した論文*において、上記の問題の解決を図る新しい手法を提案しました。
従来のAIを用いた高解像度化手法では、高解像度化した画像をニューラルネットワークが直接出力します。この場合、ネットワークを構成する複数の層にわたって復元途中の画像情報を保持し続ける必要がありました。このことが、従来手法が入力画像の違いに対して過敏に反応してしまう原因であると仮説し今回の手法提案に至りました。
今回発表した新しい手法では、ネットワークの外に画像を表現する機構を作り、ネットワークにはその機構が画像を表現するために必要なパラメーターだけを予測させることにより、データ以外の入力画像に対しても性能の低下を防ぐことを可能にしました。

■今後の展望：実用化に向けたさらなる効率性の向上
提案手法ではネットワークの外部に画像を表現する機構を設けることで計算量を削減しています。これにより、今回の手法で作成されたAIは、従来の手法と比べ、より短時間でより高精度に高解像度化の処理を行い得ることが期待されます。
今回の研究で入力画像に対して汎用性が高いことが示された上に、さらなる研究で処理効率も向上できれば実用化への期待がより高まるため、引き続き研究に努めてまいります。

■Navierについて
Navierはディープラーニングを活用した画像処理技術、とくに動画・画像の高解像度化、鮮明化、ノイズ除去に特化したAIソリューションを提供しています。印刷物、監視カメラ画像、ECなど、幅広い業界で活用されています。

既存技術の応用のみに留まらず、自ら新しいAI技術を生み出すための研究活動に重きを置いており、今回の論文採択もNavierの研究開発力が国際的に高い評価を得たものと受け止めております。

* ECCV 2018 Program より
* Synced, “ECCV 2020 Best Paper Award Goes to Princeton Team” より
* Shunta Maeda. ”Image Super-Resolution with Deep Dictionary.” European Conference on Computer Vision (ECCV) ,2022.


■会社概要
会社名: 　Navier株式会社（ナビエ）
所在地: 　東京都千代田区二番町9-3
代表者: 　代表取締役　渋谷 拓
設立: 　　2018年2月
業務内容: 　ディープラーニングを用いた画像処理技術の開発およびソフトウェアの提供
Website: 　https://www.navier.co/

■お問い合わせ
Navier株式会社 広報担当　永田（ながた）
E-mail：[e-mail]