一風変わった、ユニークな(独自性のある)研究もありました。「自然画像に対する画像中の物体のラベルやバウンディングボックスが付けられた公開データは沢山あるけど、漫画や絵画についてのデータは少ないので研究室でアノテーション作業をさせられている。ツラいから自動化を考えた(笑)」というものです。こちらも面白いアイディアで、Google検索でラベルに相当する単語で画像検索すると、ラベル付きの漫画や絵画のデータが入手できると。そのデータと、自然画像のアノテーション付きデータをドメイン転移することで、漫画や絵画のラベル・物体のバウンディングボックス付きのデータセットを作成できるというものです。こちらも東大の井上直人さんが「せっかく作ったんだからどんどん使って下さい!」ということなので、ぜひぜひ使いましょう!コード+学習済みデータはこちらその他にも、画像処理と自然言語処理を両方使う研究もありました。画像の中にラベルのついていない未知物体が存在した場合に、それが何者なのかを尋ねる質問文を生成するというもので、今後の研究の発展がとても楽しみな印象がありました。Learningが話題になった時に画像中の物体の状況を推定する研究があったので(例えばこちら)、色々な技術を組み合わせると面白そうでした。Turkとのこと)が使われていました。元の画像と機械学習で作成した質問文(「人間の隣にある茶色い物体は何ですか?」など)を人間に見せて、それの正しさを5段階評価してもらう、などです。