チュートリアル講演１ (8/6 13:10-14:40)

講師：佐藤 育郎 先生（デンソーITラボラトリ/東京工業大学）

タイトル：自動運転のためのビジョン技術

概要：

自動運転とコンピュータビジョンは切っても切れない関係にある。安全安心な自動運転の実現には、道路環境における物体の検出・追跡・3次元ローカリゼーションをはじめ、標識の認識、道路の形状・種別の認識から移動者の意図推定に至るまで、種々のビジョンタスクを高速かつ高精度に解く必要があり、さながら自動運転は「ビジョン技術の道場」の様である。本チュートリアルでは、自動運転に関するビジョン技術を先端の研究事例を踏まえながら紹介するとともに、残る課題や今後の展望について議論する。

略歴：

博士（理学）．2005年 米国メリーランド大学 物理学科 博士課程修了．米国ローレンスバークレー国立研究所でのポスドクを経て，2008年よりデンソーITラボラトリに所属．2020年より東京工業大学 情報理工学院に兼務出向．自動運転等に関連する画像認識や機械学習の研究に従事．

チュートリアル講演２ (8/6 14:50-16:20)

講師：大谷 まゆ 先生 (サイバーエージェント)

タイトル：ビジョン研究のための評価方法

概要：

コンピュータビジョンの研究は、評価実験を通じたアイディアの妥当性の確認や手法間の比較によって推し進められており、特に共通の評価方法の整備は、研究領域の発展を大いに加速させる要因となります。本チュートリアルでは、多くの研究が依存する評価方法について、データ、指標、評価タスクの各側面から、特に評価の限界に焦点を当てて解説します。さらに、良い評価とは何か、特定の評価方法を採用することがその研究領域にどのような影響を与えるのかという問いについても、コンピュータビジョンだけでなく自然言語処理などの関連分野の研究動向を踏まえながら触れたいと思います。

略歴：

2018年に奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了後、サイバーエージェント入社。コンピュータビジョン、機械学習に関する研究に従事

チュートリアル講演３ (8/6 16:30-18:00)

講師：五十川 麻理子 先生 (慶應義塾大学)

タイトル：様々なセンサやモダリティを用いたシーン状態推定

概要：

実世界で外界の状態を推定する際には，暗所や遮蔽による推定精度への影響，必要なメモリ量や消費電力などのリソース面でのコスト，撮影したデータに対する個人情報の秘匿性，などの様々な観点を考慮する必要があります．一方で，ある計測方法では解決が難しい制約であっても，他の計測方法やモダリティを用いて一部解決できる場合があります．本チュートリアルでは，イベントカメラやTransientカメラなどの可視光センサ，無線信号や音響信号などの可視光以外のモダリティを用いた様々な計測方法等についてそれぞれのメリット・デメリットについて概説すると共に，これらを人物姿勢推定や三次元形状復元などのシーン状態推定のために扱う際の課題や今後の展望について，最新の研究動向を踏まえて議論します．

略歴：

博士（工学）．2013年大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻修士課程修了．同年，日本電信電話株式会社入社．2019年大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻博士後期課程修了．2019年〜2020年カーネギーメロン大学客員研究員．2022年慶應義塾大学理工学部情報工学科専任講師を経て，2023年より慶應義塾大学理工学部情報工学科准教授．コンピュータビジョン，特に多様なモダリティを活用したシーン状態推定や人物状態推定に関する研究に従事．