STJ CVPR2020でセンスタイムが発表した、仮想試着を行うACGPNの論文を紹介します
SenseTime本社から昨年CVPR2020で発表された仮想試着(Virtual Try-On)モデルの論文の紹介をします。本記事では、画像ベースの仮想試着モデルの処理の流れを簡単に説明したのち、タイトルのACGPNについて説明します。
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STJ 日本SPICEネットワークにおいて『Automotive SPICEにおけるAIプロダクト品質保証』研究会を立ち上げました！
センスタイムでは自動運転をはじめとする車載分野でのAIプロダクトを開発しています。その中で「車載分野でのAI搭載プロダクトの品質保証」という新しい分野にも積極的に取り組んでいます。2020年7月より、Automotive SPICEを主としたユーザーグループである日本SPICEネットワークにおいて、『Automotive SPICEにおけるAIプロダクト品質保証』研究会を立ち上げました。社外の有識者と共に毎月活発な議論を行っています。
本記事では、日本SPICEネットワーク第33回勉強会(2020年12月18日開催)での研究会活動の報告をもとに、研究会立ち上げの背景や活動内容を紹介します。
STJ センスタイムジャパンはACCV2020にプラチナスポンサーとして協賛します
2020年11月30日～12月4日に開催予定の15th Asian Conference on Computer Vision（ACCV2020）に、センスタイムジャパンはプラチナスポンサーとして協賛いたします。 ACCVは2年に一度開催されるアジア最大規模のコンピュータビジョン会議で、今年はオンライン開催予定です。
STJ 京都大学との共同研究論文’’ Visualizing Color-wise Saliency of Black-Box Image Classification Models”がACCV2020にて採択されました！
センスタイムジャパンでは産学連携の取り組みをおこなっており、そのひとつに、京都大学の末永准教授との共同研究があります。その論文が、15th Asian Conference on Computer Vision (ACCV2020) に採択決定いたしました。
本記事では上記論文 “Visualizing Color-wise Saliency of Black-Box Image Classification Models”[1] の内容をご紹介したいと思います。
STJ MIRU2020で受賞した論文『ステレオマッチングのための教師なしドメイン適応』の紹介をします
第23回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020）で発表した研究『ステレオマッチングのための教師なしドメイン適応』が『MIRU優秀賞』を受賞したので、その紹介をしたいと思います。