最近公開された機械学習の最新論文の中から「ソースコード、事前学習済みのモデル、データセット」が与えられているホットなものを選んで紹介。実際にＡＩを動かして座学から抜け出そう！

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エントリーについて

各論文・Githubや公式サイトで示されている実装手法に基づいて、何らかの題材をもとに技術を活用した/する意欲がある方は、各トピックスにある「エントリー」よりご連絡ください。結果にかかわらず取材させていただき、優秀な成果を挙げられている方はメディアでPRさせていただきます。

目次
1. 画像から人物を抽出・合成
2. 風景画像への文字の合成
3. 1枚の画像でGANを学習
4. 自己教師付き視点学習
5. 対話AIの強化

画像から人物を抽出・合成

画像から人物などを切り取り、合成することが容易になります。

背景を削除し被写体である人物のみを抽出するなど、画像の必要個所を抽出するための既存の技法であるマット技法では、グリーンバックもしくは、手動で作成したトライマップ（前景/背景/被写体などを分けたもの）が必要です。これらを必要としない方法も存在しますが、精度は高くありません。

この論文では、前景とアルファマットを簡単に作成できるバックグラウンドマッティング技法を提案しています。この技法ではグリーンバック及び手動でのトライマップの作成が不要であり、人間などの被写体を含む写真のみからマットを作成することができます。

マットの予測のために、合成画像によってトレーニングされたネットワークを適用しています。これは画像だけでなく動画でより効果的です。

実装してみよう！

風景画像への文字の合成

風景画像の建物の壁などへの文字の合成が簡単になります。