コンピュータビジョン最前線 Summer 2025

【最新動向サーベイ】
・イマドキノ物体検出:物体検出は、画像認識の中でも重要なタスクの一つである。従来の典型的な物体検出の技術は成熟してきており、研究者はより発展的なタスク設定に取り組むことが増えている。一方で、物体検出は、実応用や他のコンピュータビジョンタスクで活用されることが多いが、それらの応用に物体検出は不要なのではないかという説が議論されるようになった。本記事では、最新の動向に焦点を当て、物体検出の広がり、そして終わりの可能性について紹介する。
・イマドキノ局所特徴点マッチング:画像局所特徴とは、画像内の局所的なパターンなどの特徴を特徴ベクトルとして記述し、2画像間のマッチングに用いる手法である。本記事では、画像局所特徴として一世を風靡したSIFT について、どのような背景下で生まれ、どのように深層学習に至るまで発展を遂げたのかを振り返る。
・イマドキノ3次元復元:撮影された画像からシーンの3 次元構造を推定するタスクはコンピュータビジョンにおける重要な研究分野であり、幅広い分野において活用されている。本記事では、大規模な3D データセットを学習し、2 枚の入力画像から3 次元点マップを推論するアプローチと、学習時に明示的な3D 教師データを必要としない、1 枚の入力画像から3 次元表現を推論するアプローチの2 種類を紹介する。
・イマドキノ偏光CV:光は電磁波の一部であり、人間はそのさらに一側面しか知覚できない。一方で、偏光には、反射時のふるまいが電磁気学から理論的に導出できるなど、可視光にはない特徴がある。本記事では、偏光の基礎からその取り扱い方、最新研究など、現在の偏光CV を取り巻く状況を解説する。

【チュートリアル】
・ニュウモン3D Gaussian Splatting:近年のグラフィックスハードウェアや自動微分フレームワークの進歩に伴い、NeRFや3D Gaussian Splatting(3DGS)などの新規視点合成技術が著しい発展を遂げている。3DGSは、高解像度の視点合成をリアルタイムで行うことができ、その高い表現能力と柔軟性から、形状復元や動的シーンのモデリングなど様々なタスクに応用されている。本記事では3DGS の原理およびその利点と課題を包括的に解説する。

そのほかに、最近研究者たちの間で密かなブームを呼んでいるモデルマージの手法をミライとユメの双子姉妹が案内する「叡智の図書館II」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。