極暗所でも画像認識が可能な深層学習手法を開発

ソシオネクストは大阪大学と共同で、極めて暗い場所でも画像認識が可能な深層学習の手法を開発した。膨大なデータセットを準備しなくても、高精度の検知が可能となる。 既存のデータセットを用い所望の画像認識モデルを構築 ソシオネクストは2020年8月、大阪大学データビリティフロンティア機構の長原一教授らによる研究グループと共同で、極めて暗い場所でも画像認識が可能な深層学習の手法を開発したと発表した。膨大なデータセットを準備しなくても、高精度の検知が可能となる。 車載カメラや監視カメラなどの用途では、暗い撮影環境においても、高い認識性能が求められている。こうした要求に応えるため、イメージセンサーのRAW画像を活用した深層学習「Learning to See in the Dark」などが注目されている。ところが、この学習には、20万枚以上の画像や150万個以上の物体ラベル（教師情報）など、膨大なデータ