株式会社ACESは、Deep Learningを用いたヒューマンセンシング・画像認識技術に特化した、東大松尾研発のAIスタートアップです。現役のAIエンジニア・リサーチャーが多く集まっていることもあり、これまでAIやDeep Learningに関する技術記事を中心にnoteに公開してきました。この記事では、よく読まれたnoteをご紹介します。

物体認識モデルYOLOv3に完全勝利したM2Detの紹介

弊社久保による2019年2月の記事で、YOLOv3より高性能な新しく提案された物体認識のモデルであるM2Detについてネットワーク構造はじめ解説しています。一般物体認識はここ数年で大きな進化を遂げましたが、その中でも実用的に使いやすい&よく使われているYOLO v3に対して、予測精度も推論速度も上回るようなモデルのM2Detを紹介しました。

Deep Face Recognition: A Survey まとめ

これは弊社CEOの田村が、Deep Face Recognition: A Survey の論文を整理し、顔認識技術の研究および開発に関する調査とまとめをしたものです。
Face Recognition(FR)の定義の確認や普通の画像認識タスクとの違い、利用可能なライブラリを実際に用いた結果などをまとめています。

【CVPR'19 / ICCV'19】3D Human Pose Estimationの最新研究動向まとめ

ラストは弊社中川が3D Human Pose Estimationの最新研究動向をまとめた記事をご紹介します。Pose Estimationとは、画像や動画から人物の姿勢（関節位置）を推定するタスクのことです。特殊なマーカーを身に着けたりせずに、一般的な動画像のみから人物の姿勢を推定できるので、
　・スポーツにおける選手のフォーム分析
　・映画やアニメの制作におけるモーションキャプチャ
　・店舗の監視カメラ映像を元にした人物の行動解析
など、様々なアプリケーションが考えられます。

本記事は、特に2019年のCVPRやICCVなど画像認識のトップカンファレンスに採録された7本の論文を取り上げながら、3D Pose Estimationに関する近年の研究動向を考察しています。

ご紹介したnoteの他にも、Deep Learningにまつわる論文のサーベイや、AIをビジネスで扱う際の契約に関するnoteなど、以下のACES公式マガジンにて随時更新しています。
https://note.acesinc.co.jp/m/m31330dc74c51

弊社に少しでも興味をもって頂いた方は、ぜひ弊社の募集ページをご覧いただき、お気軽にお問い合わせいただけると幸いです。