Исследовательские центры Samsung со всего мира представили свои разработки на CVPR 2020

Глобальные научно-исследовательские центры компании Samsung Electronics представили на главном ежегодном мероприятии по компьютерному зрению и распознаванию образов CVPR свои разработки, относящиеся к новым технологиям компьютерного зрения, глубокого обучения, а также технические наработки, связанные с ИИ.

CVPR – крупнейшая в мире конференция по компьютерной инженерии и искусственному интеллекту. В этом году мероприятие проходило в режиме онлайн с 14 по 19 июня. На нем Samsung Research, передовой научно-исследовательский центр Samsung Electronics, и другие исследовательские центры компании представили в общей сложности 11 диссертационных работ. Исследователи из московского Центра искусственного интеллекта Samsung и Центра искусственного интеллекта компании в Торонто выступили с устными докладами.

В презентации Центра искусственного интеллекта Samsung в Москве инженер лаборатории анализа мультимодальных данных – Павел Соловьев, вместе с соавторами, представил технологию, которая позволяет менять время суток на пейзажной фотографии высокого разрешения, используя данные без доменной метки. Ведущий инженер лаборатории компьютерного зрения Константин Софиюк и его команда выступили с докладом “f-BRS: Переосмысляя уточняющий обратный проход для интерактивной сегментации” – в ней представлена технология, которая позволяет пользователю просто кликнуть по объекту на фотографии, чтобы точно определить и выделить его.

Исследователь из Центра искусственного интеллекта в Торонто Майкл Браун представил работу под названием «Глубокое редактирование баланса белого». Эта технология ИИ исправляет ошибки баланса белого гораздо точнее, чем существующие программы для редактирования фотографий. Разработка также открывает новые возможности точной регулировки цветовой температуры баланса белого на фотографии.

Разработчики из научно-исследовательского центра Samsung Research America представили свои работы: исследование Эрика Луо под названием «Сеть синтеза вейвлетов: действенная архитектура оценки несоответствия для синтеза эффекта DSLR Calibre Bokeh на смартфонах» было посвящено ключевым факторам, позволяющим сократить разрыв между цифровым зеркальным фотоаппаратом и камерой смартфона с точки зрения боке, малой глубины резкости (DoF).

Илин Шен из Центра ИИ Samsung Research America представил доклад о нераспространенных (OoD) эталонных тестах для исследования глубоких нейросетей. В исследовании Шена, озаглавленном «Обучение нераспространенному обнаружению без данных вне распределения», был предложен ключевой алгоритм машинного обучения, позволяющий существенно повысить скорость обнаружения, что является одной из основных проблем в технологии ИИ.

Также на CVPR были отмечены исследования, представленные командой по изучению визуальных технологий Samsung Research и научно-исследовательским центром в Индии.