コンピュータビジョン最前線　２０２２Ｓｕｍｍｅｒ「〈イマドキノ基盤モデル〉ビジョンを支える「キバン」技術　センサから認識・生成まで」

コンピュータビジョン研究の最先端をゆくトップランナーたちが織り成す季刊シリーズ第3号。最新動向のサーベイ、いま注目の最重要論文の深読み、肝となる技術や理論のチュートリアルの3本柱で、実用性・信頼性のある最先端情報を、体系的・網羅的にディープに解説。

最新動向サーベイ記事、「イマドキノ基盤モデル」では、Bommasaniらによって提案された基盤モデル（foundation model）の概念と、自然言語処理やコンピュータビジョン分野の基盤モデルを紹介し、基盤モデルの課題についても解説する。

次に、注目論文フカヨミ記事3本では、基盤モデルに関連した次の記事を掲載。「フカヨミ半教師あり学習」：深層学習における半教師あり学習の発展の大枠を解説した上で、現実的な問題を解くために出会う問題点とその解決法を紹介。／「フカヨミnoise robust GAN」：前提知識としてGANについて簡単に触れたうえでnoise robust GANについて解説。応用的な話題として、ノイズ以外の画像劣化に頑健なGANについて、画像以外の劣化に頑健なGANについてもそれぞれ紹介。／「フカヨミDINO」：CNNでもViTでも適用可能な、正解ラベルを必要としない自己教師あり学習手法のDINOについて、ViTとAttention mapの可視化方法に触れながら解説。

最後に、チュートリアル記事「ニュウモンコンピュテーショナルCMOSイメージセンサ」にて、イメージセンサ画素技術の基礎とマルチタップ電荷変調器について説明した後、時分割多重撮像によるアクティブイメージング、符号化露光による圧縮イメージングを実現するマルチタップコンピュテーショナルCMOSイメージセンサの最近の開発動向と応用例を紹介する。

これ以外にも、4コマ漫画「がぞーけんきゅーぶ！」、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」、本シリーズ編集委員による座談会「サキヨミCV最前線」を掲載。

目次

巻頭言（片岡裕雄）

イマドキノ基盤モデル―今後の潮流！？ 超強力な汎用事前学習モデル！―（藤井亮宏）
フカヨミ半教師あり学習―少ないラベル付きデータでも深層学習！―（郁青（YU Qing））
フカヨミnoise robust GAN―劣化画像からクリーンな画像を生成！―（金子卓弘）
フカヨミDINO―自己教師あり学習の最前線モデルに迫る！―（箕浦大晃・岡本直樹）
ニュウモンコンピュテーショナルCMOSイメージセンサー新しいセンサの理解が画期的なCV研究を生み出す！―（香川景一郎・寺西信一）

がぞーけんきゅーぶ！（桂井麻里衣）

サキヨミCV最前線（井尻善久・牛久祥孝）

CVイベントカレンダー

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