CVPR2017に参加してきました

はじめに

みなさんこんにちは、AIシステム部AI研究開発グループの李天琦 (@TianqiLi)です。普段は主にComputer Visionの研究開発を行っています。

DeNAのAIシステム部では、カメラの映像解析をはじめとする多くのプロジェクトでDeep Learningの技術を活用しています。Deep Learningの世界は変化が激しく、毎日追い続けても追いきれないほど日々新しい技術論文が発表されています。そこで、最新の技術トレンドをキャッチアップするため、今年(2017年)7月にハワイで開催されたConputer Visionに関するトップカンファレンスの一つである「(CVPR2017」)に参加してきました。その内容について紹介したいと思います。

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CVPRとは

CVPRの正式名称は「Computer Vision and Pattern Recognition」です。Compuer Visionというのはロボット(コンピュータ)の視覚を指し、広義では画像処理、映像処理の技術分野全般を意味しています。そのComputer Visionの分野において世界で最も権威ある学会の一つがこのCVPRです。そして近年ではDeep Learningを始めとするAI技術の飛躍的な進歩により、あらゆるComputer Vision分野でDeep Learningを使う事が当たり前になってきているので、CVPRはDeep Learningに関するトップカンファレンスの一つだとも言われるようになりました。

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今年の開催期間は7/21〜7/26の6日間です。初日と最終日は特定のテーマに絞って集中的に行うTutorial & Workshopが開かれました。他の4日間が、幅広い分野のセッションが行われるMain Confernceです。また、Main Conferenceの4日間では、Expoと呼ばれるスポンサー企業の展示会も並行して行われ、世界トップのIT企業たちが最新の研究成果や製品などを展示しました。

開催場所

今年の開催地はハワイのオアフ島です。海と自然に囲まれた最高のリゾート地でした。

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[ 会場のHawaii Convention Center ]

近年のDeep Learning人気の影響を受けて、CVPRの参加者は年々増加し、今年は採択論文数も参加者も過去最高でした。統計によれば、今年の投稿論文は2680本で、採択は783本でした。そして今回のCVPRの参加人数は6000人以上にものぼっています。

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[ オープニングセレモニーの様子 ]

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[ 採択論文の統計 ]

セッションの様子

CVPRに採択された論文のうち、評価の高かったものはOralやSpotlightと呼ばれるプレゼンテーション形式のセッションで発表されます。その場で大掛かりなデモを行うものもあります。それ以外は、Posterと呼ばれるセッションで展示され、質問すると論文の作者が直々に解説してくれます。

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[ Oral セッションの様子 ]

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[ Poster セッションの様子 ]

Expoの様子

Main Conferenceと並行して行われるExpoでは、各企業が独自の技術Demoを展示しています。今年最も多かったのはやはり自動運転で、TOYOTA、Tesla等の大手車メーカー以外にも、多数の自動運転ベンチャーが展示していました。

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[ Googleのリアルタイムポーズ推定のデモ ]

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[ 完全無人運転のDemo ]

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[ 無人運転の映像解析Demo ]

展示企業によっては最新の製品の販売も行っていて、今回の目玉商品はIntelが新たに販売する予定の「Movidius Neural Compute Stick」でした。これは簡単に言えばDeep Learning専用の外付け小型計算機です。これまで、Deep Learningは非常に計算コストが高いため、GPUを積んだ大型マシンが必要というのが常識でしたが、それを小型のエッジデバイス上で実現させたのがこのIntelのStickです。日本での発売予定日はまだ三ヶ月以上先ですが、今回の学会で一部の研究者向けに先行販売を行うとの事でしたので、DeNAでも研究開発用にと一部確保してきました。CVPRでも数百個しか販売されていなく半日で売り切れたので、かなり貴重です。

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[ Movidius Neural Compute Stick ]

懇親会への参加

カンファレンス期間中、毎晩のようにビーチやナイトクラブで懇親会が行われていました。そのほとんどがクローズドなもので、特定の企業のメンバーもしくは招待状を受けとった人しか参加できないようになっています。ACCV(アジア地域で開催されるComputer Visionの国際学会)のメンバーの懇親会では、AIの世界的な権威者であるTakeo Kanade先生やFei-Fei Li先生のスピーチに会場が沸きました。

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[ ACCV懇親会でのTakeo Kanade先生のスピーチ ]

注目の論文

今回CVPRで発表された論文の中で、特筆すべきものをいくつか紹介します。

- DenseNet

まず、今年のBest Paperに選ばれた2本の論文のうち、1つがこちらのDensely Connected Convolutional Networks (Gao Huang et al.)です。

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[ Dense blockの構成 ]

この論文が最初に発表されたのは2016年の8月頃で、当時Image-Classificationタスク(画像に映った物体の種類を分類する問題)におけるState-Of-The-ArtだったResNetのSkip Connection構造を取り入れた密な結合構造「Dense Block」を提案しています。各層の入力に、それより以前の全ての層の出力を結合した結果を使うというシンプルなネットワークアーキテクチャです。汎化性能が高く、パラメータ数の少なさと精度においてResNetを上回る性能を示しています。

- SimGAN

2本のBest Paperのうち、もう1本がこちらのLearning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training(Ashish Shrivastava et al.)です。

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[ SimGANの展示ポスター ]

こちらは、GAN(Generative Adversarial Nets)の手法を用いて、シミュレータから生成されたCGデータを現実画像に見えるように変換して、現実の画像と見分けづらくさせる手法です。そもそもなぜこれが重要かと言うと、Deep Learningの世界では訓練データの多さがそのまま計算結果の精度に直結するため、データが多くあればあるほど有利です。しかしリアルのデータを集めて、それにラベルを付けていく事は非常に大変なので、これをシミュレータから無限に生成できないかというアプローチです。シミュレータから生成された画像は通常、リアルの画像と比べてどうしても不自然さが生じますが、その不自然さをなくす事に成功したのがこちらの論文です。

Loss Functionの設計が特徴的で、シミュレータのデータにリアリズムを付与するAdversarial Lossと、元々のアノテーション情報を失わないようにするためのSelf-regularization Lossという2つのLossを定義しています。この仕組によって、一部のUnsupervisedなリアルデータさえあれば、シミュレータから無限に教師データを生成できる画期的な手法です。

- YOLO9000

今回のCVPRではBest Paperとは別に、Best Honorable mention awardという特別賞のPaperも2本ありました。そのうちの1本がこちらのYOLO9000: Better, Faster, Stronger(Joseph Redmon et al.)です。

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[ YOLO9000のポスターセッション ]

YOLO9000は、画像内から特定の物体の位置と種類を含めて検出する「一般物体検出」の手法に関する論文です。従来の手法よりも遥かに高速、高精度かつ多種の物体を検出できるようにしたフレームワークを提案しています。 YOLO9000自体の技術Demoも凄いですが、それ以上に今回展示されたポスターが独特すぎると話題を呼びました。通常であれば学会に出すポスターは論文の解説ポスターと相場が決まっているところを、原則を完全無視して広告的な意味でのデザインポスターを展示してくるあたり、さすがすぎるとツイッター等のSNSで一時期話題となりました。 ちなみにこちらのYOLO900の論文は、自分のほうで部分的に再現実装したYOLOv2 Chainerバージョンというリポジトリをオープンソースで公開しています。皆さん興味あればぜひ使ってみてください。

- Polygon RNN

2本の特別賞のPaperのうち、もう一本がこちらのAnnotating Object Instances with a Polygon-RNN(Lluis Castrejon et al.)です。

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[ Polygon-RNNのツール画面 ]

こちらの論文では、Semantic Segmentationの教師データを作る際のアノテーションコスト削減の仕組みを提案しています。通常であれば、セグメンテーション用の教師データを作るのに、物体のピクセル領域全域を細かく塗りつぶす必要があったところを、こちらの論文では複数の頂点によって構成された多角形の頂点推測問題に置き換えています。アノテーターは物体の外接矩形であるBounding Boxを与えてあげれば、RNNの仕組みで内部のオブジェクトに対して自動的に頂点候補を生成してくれます。生成された頂点がズレている場合は、アノテーターは最低限の頂点修正作業のみ行えば済みます。これによって従来の4〜7倍もの作業効率を実現できるという画期的なフレームワークです。 ちなみにアノテーション効率化に関するPaperは、このPolygon-RNN以外にもTraining object class detectors with click supervision(Dim P. Papadopoulos et al.)というのがありました。こちらは、Bounding Boxのアノテーション作業をワンクリックで行えるようにしたという画期的な手法を提案しています。

全体の感想

今年のCVPRはやはりというべきか、CNNをベースとした論文がほとんどでした。また、その多くが、計算のパイプラインを複雑化する事で高い精度を達成できたという、手法的な新規性に関するものでした。私たちの研究チームでもこれから学会に技術論文を発表していく予定なので、良い参考にはなったと思います。 今回のCVPRで発表されたOralやSpotlightのプレゼンは基本的に、こちらのYouTubeですべて動画で見られますが、実際に行ってみると論文の気になる点を作者に直に聞けたり、あとネットワーキングもできる等のメリットがあります。自分は今回がCVPR初参加でしたが、技術的な収穫はもちろん、ネットワークも広がって凄く良い刺激になりました。

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[ おまけ:Fei-Fei Liとの写真 ]

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