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画像処理のAIスタートアップNavier、日本企業として唯一、世界トップ学会CVPR 2020にて論文を口頭発表
[20/06/23]
提供元：PRTIMES
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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、2020年6月14日から19日まで開催された国際学会であるCVPR 2020 (IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)にて、Navierのリサーチャーの論文が採択され、日本企業として唯一(*1)、口頭発表をいたしましたことをお知らせします。
[画像: https://prtimes.jp/i/60134/1/resize/d60134-1-367855-0.png ]
■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、独自の研究成果が当該分野のトップ学会であるCVPRに採択されました。
■国際的に権威ある学会、CVPRで口頭発表に採択
CVPRはComputer Vision（コンピューターによる画像処理、映像処理技術）分野における世界で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。
本年のCVPR 2020は世界各国の研究機関および企業から6,680本の論文が投稿され、1,470本の論文が採択されました（採択率22%）。採択論文のうち、特に優れた研究結果として口頭発表（Oral Presentation）の機会を得た論文は335本であり、投稿された全論文の5%でした。
今回のCVPR 2020では、大学などの研究機関ではない日本の企業としてNavierが唯一、口頭発表に論文が採択されました。
■Navierの研究成果：AI技術の実社会への応用可能性がポイント
今回、発表した論文(*2)において、AI技術を活用した画像の高解像度化を実社会に応用しやすくする新しい手法を発表いたしました。
従来のAIによる画像の高解像度化では、同一の画像で低解像なものと高解像なもののペアを用意し、「低解像度画像から高解像度画像への対応付けの仕方」を学習させる方法が一般的でした。この方法では、低解像と高解像の同じ画像の学習データを用意する必要があります。実社会の問題においては、そうした画像のペアを用意できない状況が多々あり、AIによる高解像度化を適用する際の障害の一つとなっています。
今回の研究では、GANs(*3)と呼ばれる手法を応用し、同一画像の高解像・低解像のペアでなくとも、変換したい低解像画像と、それとは異なる画像であって変換後の目標となる品質の画像が存在すれば、AIの学習を可能とする手法です。これにより、学習に用いるデータの制約が弱まり、AIを実社会の問題に対しより活用しやすくなることが期待されます。
■Navierの今後の取り組み：AI技術の社会実装を加速
本研究成果はAI技術としての革新性に加え、AIの実社会における活用を加速させる上で大きな意義を持つ点が国際的に高い評価を得たものと受け止めております。
Navierは既存の技術を実装するのみに留まらず、自ら新しい技術を生み出す研究がスタートアップとしての競争優位をもたらすという考えの下、研究活動に重きを置いてまいりました。引き続き、高解像度化をはじめとした画像処理技術に注力し、実社会への応用に取り組んでまいります。
*1 口頭発表（Oral Presentation）に採択された論文のうち、日本人を著者に含み、著者が大学・研究機関に属していないもののうちで唯一。
*2 Shunta Maeda. ”Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision.” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020.
*3 GANs: Genarative Adversarial Networks（敵対的生成ネットワーク）。主に画像生成などに用いられるAIアルゴリズムの一種です。
■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：info@navier.co.jp
[画像: https://prtimes.jp/i/60134/1/resize/d60134-1-367855-0.png ]
■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、独自の研究成果が当該分野のトップ学会であるCVPRに採択されました。
■国際的に権威ある学会、CVPRで口頭発表に採択
CVPRはComputer Vision（コンピューターによる画像処理、映像処理技術）分野における世界で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。
本年のCVPR 2020は世界各国の研究機関および企業から6,680本の論文が投稿され、1,470本の論文が採択されました（採択率22%）。採択論文のうち、特に優れた研究結果として口頭発表（Oral Presentation）の機会を得た論文は335本であり、投稿された全論文の5%でした。
今回のCVPR 2020では、大学などの研究機関ではない日本の企業としてNavierが唯一、口頭発表に論文が採択されました。
■Navierの研究成果：AI技術の実社会への応用可能性がポイント
今回、発表した論文(*2)において、AI技術を活用した画像の高解像度化を実社会に応用しやすくする新しい手法を発表いたしました。
従来のAIによる画像の高解像度化では、同一の画像で低解像なものと高解像なもののペアを用意し、「低解像度画像から高解像度画像への対応付けの仕方」を学習させる方法が一般的でした。この方法では、低解像と高解像の同じ画像の学習データを用意する必要があります。実社会の問題においては、そうした画像のペアを用意できない状況が多々あり、AIによる高解像度化を適用する際の障害の一つとなっています。
今回の研究では、GANs(*3)と呼ばれる手法を応用し、同一画像の高解像・低解像のペアでなくとも、変換したい低解像画像と、それとは異なる画像であって変換後の目標となる品質の画像が存在すれば、AIの学習を可能とする手法です。これにより、学習に用いるデータの制約が弱まり、AIを実社会の問題に対しより活用しやすくなることが期待されます。
■Navierの今後の取り組み：AI技術の社会実装を加速
本研究成果はAI技術としての革新性に加え、AIの実社会における活用を加速させる上で大きな意義を持つ点が国際的に高い評価を得たものと受け止めております。
Navierは既存の技術を実装するのみに留まらず、自ら新しい技術を生み出す研究がスタートアップとしての競争優位をもたらすという考えの下、研究活動に重きを置いてまいりました。引き続き、高解像度化をはじめとした画像処理技術に注力し、実社会への応用に取り組んでまいります。
*1 口頭発表（Oral Presentation）に採択された論文のうち、日本人を著者に含み、著者が大学・研究機関に属していないもののうちで唯一。
*2 Shunta Maeda. ”Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision.” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020.
*3 GANs: Genarative Adversarial Networks（敵対的生成ネットワーク）。主に画像生成などに用いられるAIアルゴリズムの一種です。
■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：info@navier.co.jp
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