物理埋め込みを用いた動的対象のためのイベント強化型パッシブ非視線画像化
動的シーンにおける非視線画像化の精度向上のため、イベントカメラを用いた新たな手法が提案されており、シミュレーションデータによる事前学習と実写データによる微調整を組み合わせることで、従来のデータ駆動型手法の限界を克服している。
自動運転のためのV2X協調型認識：最近の進歩と課題
自動運転における安全性と効率性を向上させるために、車両間で認識データを共有するV2X協調型認識が重要性を増しており、本稿ではその最新技術、課題、将来展望について包括的に解説する。
ハイパースペクトル画像の空間スペクトル圧縮のための敵対的生成ネットワーク
本稿では、従来のCAEやJPEG 2000を上回る画質を維持しつつ、ハイパースペクトル画像の空間スペクトル圧縮を効率的に実現する、SEブロックと3D畳み込みを利用した新たな敵対的生成ネットワーク(GAN)ベースのモデルを提案する。
スマートエッジセンサーシステムを用いた、マーカーレスによる人間の歩容分析
本稿では、複数のスマートエッジセンサーを用いたマーカーレスシステムと、深層学習を用いた歩容パターン認識を組み合わせることで、リアルタイムかつ被験者に負担の少ない効率的な歩容分析を実現できることを示している。
平面とそれ以降による画像マッチングのフィルタリングと絞り込み
本稿では、局所平面ホモグラフィ変換とテンプレートマッチングを用いた、従来型の画像マッチングにおける対応関係のフィルタリングと絞り込みのための新しい非深層学習手法を提案する。
製造部品向け深度・画像データを用いたマルチモーダル物体検出
RGB画像と深度データの早期融合を用いた新しいマルチモーダル物体検出モデルは、従来のRGBのみ、深度のみのモデルと比較して、製造部品の検出精度を大幅に向上させる。
深層学習を用いた眼角膜写真からの角膜炎の分類
深層学習を用いることで、眼角膜写真から細菌性、真菌性、アメーバ性の角膜炎を高い精度で診断できる可能性がある。
デジタルオイラー標数変換：非微分同相形状の正確で効率的な解析のための新しいアルゴリズム
本稿では、オイラー標数変換 (ECT) を完全にデジタル化して計算する新しいアルゴリズム「Ectoplasm」を提案する。このアルゴリズムは、従来の離散化に基づく方法と比較して、正確性、効率性、解釈可能性の点で優れており、非微分同相形状の解析に新たな可能性をもたらす。
深層顔特徴学習を用いた視線推定のための学習フレームワーク：SLYKLatent
SLYKLatentは、事前学習に自己教師あり学習を用い、視線推定のために微調整されたパッチベースのネットワークを用いることで、従来手法を超える精度とロバスト性を達成した。
マスク画像モデリングによる半教師ありセマンティックセグメンテーションの向上
マスク画像モデリング（MIM）を用いることで、限られたラベル付きデータと大量のラベルなしデータを用いた半教師ありセマンティックセグメンテーションの精度を大幅に向上させることができる。
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