Computer Visionの分野において最も権威ある学会の一つであるCVPRで発表された中から「GAN」についての研究を紹介します。

「GAN×AIの最先端にキャッチアップしておきたい」
「トップ学会CVPRの論文には関心があるが、数が多すぎてどれを読めばいいかわからない」
「画像認識技術を仕事で使うので注目度の高い論文に触れておきたい」
「そもそもCVPRって何？」

こんな方は、ぜひ参考にしてみてください！

そもそもCVPRとは？

CVPRの正式名称は「Computer Vision and Pattern Recognition（コンピュータビジョンとパターン認識）」です。Compuer Visionというのはロボット（コンピュータ）の視覚を指します。画像処理、映像処理の技術分野全般を指すことが多いです。

そのComputer Visionの分野において最も権威ある学会の一つがこのCVPR。近年ではComputer Vision分野でDeep Learningを使う事が当たり前になってきているので、CVPRはDeep Learningに関するトップカンファレンスの一つだとも言われています。

今回テーマとして選んだGANとは「敵対的生成ネットワーク（Genera tive Adversarial Networks）」の略です。データから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換できる技術です。

■前回の記事：【CVPR2020】「3D」に関するAI論文5選

「GAN」の論文5つPICKUP

CVPR 2020では、5865本の論文が投稿され、そのうちacceptされたのが1467本の論文でした。そのうち、GAN関連の論文は46件でした（当社調べ）。

1本目. Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision
2本目. Learning to Simulate Dynamic Environments With GameGAN
3本目. Semantic Pyramid for Image Generation
4本目. Reciprocal Learning Networks for Human Trajectory Prediction
5本目. Learning to Cartoonize Using White-Box Cartoon Representations

1本目：低解像度の画像を超解像化

まずは、日本企業として唯一、CVPRで口頭発表したNavier株式会社の論文を紹介します。