こんにちは。2024年入社の南です。今年度の新人グループ研修について報告します。 はじめに 弊社では２か月間のグループ研修を実施しています。今年度の参加者は朱と南の２名で、テーマは「カメラを用いた自律探索」です。 ここでいう自律探索とは、ロボットが予め与えられたプログラムのみに従って、未知の空間内を網羅的に動き回ることです。具体的には、被災地の地図作成や倉庫管理などへの応用が期待されます。今回私たちは、家の中を自動で探索しその家の間取り図を作成するロボットの開発を目指します。研修内容としてはSLAM（自己位置推定と地図作成）やナビゲーションといったタスクに取り組みます。 この研修では、センサー…

先日、日本ディープラーニング協会主催（JDLA）の「CVPR2024技術報告会」にてモルフォの技術者が登壇いたしました。 www.morphoinc.com 昨年に引き続きまして、CVPRという国際学会の重要性や、今年のトレンドの分析、モルフォの技術者が注目した分野や論文について紹介しました。 当日の発表資料を共有させていただきます。 JDLA主催CVPR2024技術報告会 ー コンピュータビジョン技術の最前線 ー by @Morpho 発表動画については是非以下のリンクからご視聴ください。 https://www.youtube.com/live/uic0Z-Gk7ac

こんにちは、CTO室リサーチャーの長山と申します。 モルフォでは毎週金曜日に持ち回りで論文紹介等を行うJournal Clubという取り組みを行っています。 今回は、私がその場で発表したSchrödinger Bridge（シュレーディンガー橋; SB）という確率論的生成モデルスキームの解説スライドを公開いたします。 Stable DiffusionやMidjourneyに代表されるような画像生成AI手法は、ここ一年間で目覚ましい発展を遂げたことは記憶に新しいと思います。 その原動力となった基礎技術の一つが拡散モデル（Diffusion Models）です。 拡散モデルとは、データからノイズへ…

こんにちは。23年度入社のリサーチャーの三冨です。入社後2か月間にわたったグループ研修の内容と結果について報告します。テーマは「深度情報を利用したアプリケーション」です。 ​ はじめに 私たちはECサイトで用いられる商品紹介のためのARアプリを題材として研修を行いました。このようなアプリの例として家具の配置をシミュレートするARアプリが挙げられます。カメラ映像に3Dモデルをリアルタイムに重ねて表示できるものです。部屋を映せば家具のコーディネートが購入前に確認できます。 このようなアプリに、3Dハンドジェスチャー認識機能を搭載して機能拡張することを考えました。通常の2Dジェスチャー認識に加えてカ…

先日、日本ディープラーニング協会主催（JDLA）の「CVPR2023技術報告会」にてモルフォの技術者が登壇いたしました。 www.morphoinc.com CVPRという国際学会の重要性や、今年のトレンドの分析、モルフォの技術者が注目した分野や論文について紹介しました。 資料を見たいという声を多数いただいたので発表資料を共有させていただきます。 JDLA主催「CVPR2023技術報告会」発表資料 fromMorpho, Inc. 発表動画については以下のリンクから是非ご視聴ください。 https://www.youtube.com/watch?v=XVgUvFig-_M

こんにちは。CTO室リサーチャーの鈴木です。今回は、深層学習の分野でここ数年盛り上がっているContrastive Learning系の手法について、主だった論文を系統的にまとめて紹介したいと思います。 はじめに 近年発展した自己教師あり学習（Self-Supervised Learning：SSL）は、アノテーション情報を人の手ではなく機械的に付与することで、データセットの構築にかかる時間やコストを軽減し、深層学習モデルの精度向上を目指した手法です。自然言語処理分野におけるSSLは大きな成功を収め、ChatGPT等の超高性能なチャットボットの出現にも影響を与えました。 SSLは主に深層学習モ…

本記事は、2022年度の実務訓練で勤務した高橋快斗さんによる寄稿です。 はじめに はじめまして。2023年の1月から2月にかけて株式会社モルフォで実務訓練を行っていた豊橋技術科学大学の高橋です。 本実務訓練では、昨今話題のText-to-Image技術を応用したネイル画像生成アプリケーションを作成しました。このアプリケーションでは、ユーザーがネイルデザインを指定することで、自動的に画像を生成することができます。 生成画像 早速ですが、生成されたネイル画像は図1になります。 図1 生成画像例

はじめまして。2022年夏季に株式会社モルフォでインターンをしていた山本です。現在は情報系の大学院でVision-Languageに関する研究を行っています。私のインターンシップでは、画像中の手と物体を検出し、それらの状態を文として出力するWebアプリケーションの開発に取り組みました。

こんにちは。プロダクト開発部の中屋敷です。当社では毎年、新入社員でグループ研修を行います。今年度、私達が研修で作成したのが「画像のレイヤー分割」と「水彩画効果を用いた動画化」システムです。本記事では、このシステムの開発の目的や原理、実現したことについてご紹介いたします。 概要 皆さんはデジタルで絵を書いたことはありますか？デジタルではアナログと違い、元に戻したりコピーしたりと便利な機能がありますが、その中でも特に重要なのがレイヤー機能です。風景・人・犬といった描写物を別々の透明フィルムに書き込み、それらを重ね合わせることで一枚の絵とするものです。このレイヤー機能により、人のポーズを変えたり位置…

こんにちは、CTO室リサーチャーの角田です。 社内では毎週金曜日に持ち回りで論文紹介を行うjournal clubという活動を行っております。そちらで私が発表した以下３本の論文 HiPPO: Recurrent Memory with Optimal Polynomial Projections (NeurIPS 2020 Spotlight) Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with the Linear State Space Layer (NeurIPS 2021) Efficiently Mo…

こんにちは、2021年4月に入社したCTO室リサーチャーの名古屋です。 私たちが働く株式会社モルフォでは毎年、国内外を問わず画像処理・機械学習の学会や国際会議に積極的に参加しています。今回は私ともう2名の社内リサーチャーとで、6月19～25日に開催した「CVPR 2021」に参加してきました。 この記事では、CVPRの概要と、個人的に気になった研究を3つピックアップして紹介します。

本記事は、2021年のインターンシップで勤務した高橋直暉さんによる寄稿です。 はじめまして。株式会社モルフォでインターンをしていた高橋です。私のインターンシップでは、画像生成タスクの一つであるImage Inpaintingに取り組みました。このタスクは、毎年新しい手法が提案されており、近年では深層学習を導入した手法が主流です。今回は、シンプルで軽量なエッジ情報を用いたImage Inpainting手法[1]の改良に取り組みました。この記事では、インターンシップを通して得られた成果を紹介していきたいと思います。

こんにちは、CTO室リサーチャーの長山と申します。 モルフォでは最先端の画像処理・機械学習に関する研究のキャッチアップのため、国内外問わず毎年各種学会に技術系の社員を派遣しています。今回は機械学習の国際会議「International Conference on Machine Learning 2021（ICML 2021）」に長山と、同じくCTO室リサーチャーの鈴木・中川で参加しました。本投稿では、はじめに学会の概要について説明し、次に私が注目した論文3本を紹介します。

こんにちは、プロダクト開発部の平﨑です。 今回は、弊社製品SoftNeuro®における推論処理の高速化手法についてご紹介します。 なお、現在SoftNeuroの無料トライアル版が配布中です。 SoftNeuro概要 詳細は後程解説しますが、まずは、SoftNeuroの特徴をまとめた紹介動画をご覧下さい。 紹介動画の利用シーンからイメージいただけるかと思いますが、SoftNeuroはニューラルネットワークの推論を行うソフトウェアです。 ディープラーニング技術を使って、コンピュータに何らかのタスクを実行させる場合、大きく分けて2つの工程が必要になります。 それが「学習」と「推論」です。 「学習」と…

※この記事は、2021年５月25日に投稿した「Morpho's 35-hour Projects」の日本語版です。 こんにちは。CTO室のシニアリサーチャーの茶民と申します。今回の記事では、各社員が業務時間中に自身の好きなプロジェクトを行えるモルフォの取り組みについてご紹介します。 モルフォでの就業時間は一日平均7時間であり、月の合計で約161時間となります。モルフォでは、このうち20%の時間を各々の好きなプロジェクトの進行に割くことができます。プロジェクトの内容は、モルフォの業務に関係することであればなんでも構いません。月35時間の範囲内なら何をしても良いため、「35時間ルール」と呼ばれてい…

こんにちは、リサーチャーの鈴木です。今年度の新人研修で、私達のグループは「密カッター」というシステムを開発しました。本記事では、このシステムの開発の目的、および、本システムで実装されている要素技術についてご紹介いたします。 本研修ではPanasonic様の提供するIoTカメラ「Vieureka*1」を使用しました。 「密カッター」による三密判定＋性格行動診断 新型コロナウイルスの感染防止対策として「三密防止」が重要であることは言うまでもありません。「人が多数集まる密集状態」「換気が悪い密閉空間」「間近で会話や発声をする密接場面」を常時監視することは、店舗運営等において望ましい環境作りとなります…

はじめまして、リサーチャーの木村と申します。私は本年4月に新卒としてモルフォに入社しました。 今年の新人研修（OJT）において、私たちのチームは2ヶ月にわたってPanasonic様が提供するVieureka[^*1]というエッジデバイスを用いたアプリケーション開発を行いました。私たちのチームは、Vieureka を使った駐車可能位置案内システム ( Camera based Parking Guidance System ) を開発しました。この駐車可能位置案内システムは、Vieureka で撮影した駐車場の画像から車両検出により駐車場の空き状況を分析してWeb 上に簡易駐車場マップを表示し、…

こんにちは、CTO室リサーチャーの富田です。 モルフォでは論文紹介を持ち回りで行うジャーナルクラブという活動がありますが、画像処理に関する論文に限らず、担当者が興味を持ったテーマについて紹介することもあります。Google Cloudが昨年公開した COVID-19 感染予測(US版、日本版) は大きな話題になりました。そのホワイトペーパーである "Interpretable Sequence Learning for COVID-19 Forecasting" についてこのジャーナルクラブで発表したので、こちらでもご紹介します。感染者などの時系列推移を学習するだけでなく、疫学の専門家や意思決…

Hi everyone! I am Chamin, a senior boffin research engineer from Morpho's CTO Office. In this post, I will introduce Morpho's way of letting its members do their own fun projects during work time. At Morpho, our designated work time is seven hours a day (averaged over the month). Depending on the nu…

こんにちは、CTO 室リサーチャーの三宅と申します。 モルフォでは、学術論文の輪講を行う「ジャーナルクラブ」という有志による活動があります。今回は、このジャーナルクラブで発表した内容をご紹介いたします。 イメージセンサーの露光中にカメラが動くことで、写真がボケてしまうことをモーションブラーといいます。モーションブラーは、スマホを手持ち撮影すると日常的に生じてしまう現象です。光学的な解決策のひとつとして、シャッタースピードを速くして露光時間を短くするというのがありますが、露光量が減るため今度はノイズが目立ってしまうというトレードオフがあります。したがって、画像処理によってモーションブラーを除去（…

こんにちは、モルフォリサーチャーの芳賀です。 1回目の記事では半教師有り学習の概要に始まり、ラベル有りデータとラベル無しデータを一度に学習に組み込むone-stage学習に焦点を当て、基本コンセプトである「consistency regularization」「entropy minimization」について具体的な手法を交えて紹介しました。 techblog.morphoinc.com 2回目の記事では最近に至るまでの数々の手法について紹介します。

CTO室で研究開発を担当している松尾と申します。 今回はいつもと若干毛色を変えて Virtual Reality (VR) 関係のトピックを紹介します。 撮影された画像から復元された弊社の休憩スペース

こんにちは、モルフォリサーチャーの芳賀です。 一般に機械学習で精度の高いモデルを作るためにはドメインに応じたたくさんの学習データが必要となります。 しかし実際の業務においては、入力データは容易に集められてもアノテーションコストが問題になる場合があります。 「手元にたくさんデータはあるけどアノテーションが大変。」そういうときにアノテーションラベルが付いていなくても学習データとして使う手法の一つに半教師有り学習（Semi-Supervised Learning）というものがあります。 今回から3回に渡って、画像分類タスクにおいて半教師有り学習がどのように発展を遂げてきたかについて紹介します。

こんにちは、CTO室リサーチャーの角田です。 私は、今年４月に新卒としてモルフォに入社しました。３ヶ月の OJT が終了し、現在私は測距センサーの情報を用いることで画像処理品質を向上させるための研究開発に取り組んでいます。この分野では “Depth Completion”と呼ばれる手法の研究が行われています。研究の一環として、この“Depth Completion”に関連する論文調査を行いましたので、本エントリにて概要を紹介させて頂きます。 Depth Completion 近年のモバイル端末はカメラの進化が著しいですが、近年ではLiDARやToFといった測距センサーも搭載されており、それらに…

こんにちは、CTO 室リサーチャーの三宅と申します。モルフォでは、学術論文の輪講を行う「ジャーナルクラブ」という有志による活動があります。今回は、このジャーナルクラブで発表した内容をご紹介いたします。画像処理では、複数の画像を入力としたときに「それらを映したカメラの動き」を推定する問題がさまざまな用途で重要になります。ある幾何的性質を満たした画像間でカメラの動きを記述するモデルはありますが、実際に我々が推定に用いる画像は、そのようなきれいな性質を満たしているとは限りません。難しい設定の最たる例が「動いている被写体を動いているカメラで映す」場合です。今回ご紹介する論文は、今年の CVPR で発表…

こんにちは。リサーチャーの長山です。今回は Deep Unrolling（あるいは Deep Unfolding、Algorithm Unrolling）と呼ばれる解釈可能性の高いディープラーニング手法を紹介します。 昨今のディープラーニング手法の発展はめざましく、コンピュータビジョンやパターン認識などの様々な画像処理応用で高いパフォーマンスを達成し、既存の多くのモデルベース解析手法を置き換えるに至っています。 物理プロセスに基づいてモデルや prior を手作業で設計する典型的なモデルベース手法と対照的に、ニューラルネットワークは現実データのサンプルから内部パラメータを決定することでモデルを…

初めまして。CTO室リサーチャーの野元です。 モルフォでは最先端の画像処理・機械学習に関する研究のキャッチアップのため、国内外問わず毎年各種学会に技術系の社員を派遣しています。今回は ICML 2020(International Conference on Machine Learning 2020)にCTO室リサーチャーの川邉とともに参加しました。 今回は学会の概要と私が注目した発表3件についてご紹介します。 後編では「Evaluating Machine Accuracy on ImageNet」等について川邉から報告する予定です。

はじめまして、リサーチャーの三宅と申します。 今年度の新人研修（OJT）において、Panasonic 様が提供する Vieureka *1というエッジ AI カメラデバイスを使用したアプリケーション開発を 2 か月間行いました。 tech.panasonic.com この記事では私たちのチームで開発した「Vieureka を用いた 3D 人流モニタリングシステム」の概要について紹介します。 *1:「Vieureka」および「Vieureka」ロゴはパナソニック株式会社の登録商標です。

はじめまして、リサーチャーの植田と申します。 今年の新人研修の一環として、Panasonic 様の提供する IoT カメラ Vieureka (VRK-C301) を使ったアプリケーションを自分たちで発案・設計・実装するという OJT 課題に挑戦しました。 私たちのチームでは Vieureka が設置された場所の混雑状況を可視化して Web 配信するというシステムを開発しました。 最近では COVID-19 の感染拡大防止のため密集・密接・密閉（いわゆる三密）を避けることが推奨されていますが、 ユーザの視点からは目的地が実際にどれほど混雑しているのか事前に把握しづらいという課題があります。 そ…

はじめまして、リサーチャーの中村と申します。 私は本年4月に新卒としてモルフォに入社しました。 今年の新人研修（OJT）において、私達のチームは2ヶ月にわたってVieurekaカメラというエッジデバイスを用いたアプリケーション開発を行いました。 私達のチームでは、Vieurekaカメラ上で得られた顔認識結果をPCやクラウド上で共有することで遠隔でも玄関の状況や来訪者を知ることが出来るスマートインターホンを開発しました。 アプリケーションの構造を下の図に示します。 アプリケーションの構造。Vieurekaカメラ上でリアルタイム顔認識を行い、認識結果や動画をクラウド上で共有することが出来ます。 そ…