情報科学技術フォーラムに参加しております。昨年とは違い、今年は第18回で素数でも無いし(3で割り切れる)、2019年で素数でも無い(やはり3で割り切れる)ので切れが良い年ではありませんが、それでも張り切って参加しに来ました。今年も私は選奨論文で投稿しました。一般論文のセッションよりも若干レベルが高い印象があるからです。講演したセッションでは1件の発表キャンセルがあったため、3つの発表という少々寂しいものでした。私以外の2件の講演内容も難しい問題を扱っており、興味深いものでした。座長の先生が2名おり、異なる角度での質問や意見が出され、とても勉強になりました。それはともかく、第18回情報科学技術フォーラムのウリは、今年から始まったトップコンファレンスセッションでしょうか。その内容を紹介して頂く特別なセッションです。トップコンファレンスセッショントップコンファレンスセッションとは、海外の有名な国際会議での研究発表を日本語で解説してくれるというものです。次の写真は講演の最初のスライドですが、英語ですね。いう試みは少し前からあったのですが、FITで講演を聞いたり一緒に参加した人と話をして思ったことは、トップコンファレンスレベルの講演が15分だと短いねという感じでした。質疑応答も活発になるため、座長も「トップコンファレンスセッションは時間が伸びがちですが、時間内にお願いします」と言っておられました。私はとりあえず、コンピュータビジョンに関するセッションに顔を出して来ました。トップコンファレンスセッション(3):コンピュータビジョンコンピュータビジョンの世界では、昔から確率統計や機械学習の技術の研究が盛んです。Intelligence)の論文投稿を見ると一目瞭然です。トップコンファレンスセッション(3)でも、全ての講演で深層学習技術が使われていました。トップコンファレンスセッション(3)は画像関係の研究をしている人にとってはお馴染み中のお馴染み、内訳は以下のような感じでした。使われている深層学習の技術としては、まずエンコーダ・デコーダモデルの枠組みに入る系統です。コンピュータビジョンと言えば、画像を撮影することから始まります。複数の撮影画像から3次元モデルを構築するタスクなどが基礎技術として上げられます。そこで、撮影画像から特徴量を抽出する部分にエンコーダ、構築部分にデコーダを用いることで効率的な学習ができ、深層学習とコンピュータビジョンが非常に相性が良いわけです。Networks)も多く使われていました。CS研の金子卓弘さんが、「MIRU2019のチュートリアル資料を公開したから見てね。