ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています． 10/27-11/2 に韓国で開催された ICCV2019 に Researcher の白川と参加してきたので簡単に報告します．
Summary
- 過去最大の ICCV で中国・アメリカの完全なる二強状態．
- ハードウェア機構から攻めたり，Non Deep をやり切る研究もあったが，やはり Deep が主流．
- 軽量で強いモデルを得るためには Distillation をするのが常道．Distillation 自体についても様々な手法が提案されていた．
- 3Dモデルや点群を扱った論文が増えてきた．
- 類似した課題について似たようなアプローチを取っている論文が多かった．
詳細については 11/14 に主催しました ICCV2019 参加報告会の以下資料をご覧ください．
www.slideshare.net
www.slideshare.net
参加報告会
ICCV2019 参加報告会では，実際に現地に行かれた方も行かれていない方も交えて議論しましたので，そちらの様子も報告します．
Researcher から見た ICCV2019
ICCV2019 の全体的な様子から Face Normalization, Internal Learning, Distillation まで目についた研究について Researcher の視点から紹介しました． InGAN やベストペーパーを受賞した SinGAN は見た目にもわかりやすく，会場から面白いとの声も多かったです．Internal Learniing の背景には自然画像がフラクタル性を持っていることがあるのかなという話を議論しました．また，Distillation が流行り始めていることは会場からも同意見が多く，手法の理論的背景を求める声もありました．
Engineer から見た ICCV2019
Research Engineer の視点から実際にプロダクトの課題になっている Occlusion, Blur/Backlit, Domain Gap, Liveness Detection について解決策となりえる研究を紹介しました． Liveness Detection にはサーマルカメラや近赤外線カメラを使うのがコスパ的には一番よいよねという結論については，会場からも「そりゃ，そうだ」という納得の声と同時に銀の弾丸がなかったことに対する諦めの声も漏れていました．
まとめ
久しぶりの国際学会参加でしたが，膨大な情報量を一気にビジュアルでインプットでき，世の中的な解き方を知れる刺激的な機会でした．特にぼくらのプロダクトの抱える課題が世の中的にもアクティブに解かれている課題であり，アプローチ方法も類似していたことから，進むべき道は間違っていなかったと確信を持てたことは大きな収穫でした．今後も継続的にキャッチアップしつつ発信 (できれば論文投稿) していければと思います．
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