Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 愛知工業大学の研究チームが開発した「A Method for Appropriate Occlusion between a Mid-air 3DCG Object and a Hand by Projecting an Image on the Hand」は、裸眼で見られる空中に浮かべた立体画像（3DCG）に手で触れ、裏側に回り込める（オクルージョン）システムだ。空中像の後ろに手を移動させた際に、立体物で隠れてしまうはずの手の位置に別の画像を投影し、回り込んだように錯覚させる。

従来の手法は、画像間で色や質感を転送することには成功していたが、Instagramのようなサービスプラットフォームでユーザーが使っているカスタムフィルター効果を予測し、有効に機能させることはできなかった。 今回の手法では、1枚の画像からカスタムフィルター効果を抽出し、そのフィルターを別の新しい画像に適用可能なシステムを提案する。 最初に、フィルタリングされた参照画像から深層学習ネットワークを用い、カスタムフィルターを使う前の元画像を復元。次に、復元した元画像と参照画像からフィルターパラメーターを求め、新しい画像に適用する。

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 コーネル大学、コーネルテック、Google Research、Hearst Magazinesからなる米国の研究チームが開発した「Fashionpedia」は、ファッション画像から、衣服やアクセサリーを細かく分類するシステムだ。画像内の物体が重なっていてもピクセル単位で区別しマスク化し、それぞれに属性を付与する。

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米テキサス大学オースティン校とカナダ・マギル大学による研究チームが開発した「C-Space Tunnel Discovery for Puzzle Path Planning」は、パズル「知恵の輪」の攻略を計算する深層学習フレームワークだ。 簡単に外せない2つ以上の物体を脱着して遊ぶ知恵の輪は、シンプルでありながら奥が深いゲーム。今回は、知恵の輪を外すための経路を自動で導き出す解法アルゴリズムを開発した。 今回のアプローチでは、お互いの形状から解法に関与している可能性の高いポイントを特定し、衝突しないポイント同士の組み合わせペアをセット。このペアを滑らせる際の向きや回転を生成し、それらをつ