2023年度 知能情報学コースコロキウム (IST COLLOQUIUM 2023) のお知らせ
京都大学大学院情報学研究科知能情報学コースでは、2023年度知能情報学コースコロキウム(IST COLLOQUIUM 2023)を開催します。第1回目は産業技術総合研究所 主任研究員 櫻田 健 先生から、「Spatial AIとシーンプライバシー」というタイトルでご講演いただきます。
タイトル：Spatial AIとシーンプライバシー
講演者：櫻田 健 （産業技術総合研究所 主任研究員）
日時：5月12日（金） 13:30時〜14:30時
場所：総合研究7号館情報2講義室（1階 101）
概要：自動運転車やドローン、サービスロボット、スマートフォンなど、カメラを搭載した移動体が普及するにつれ、３次元マップの重要性が以前よりも大幅に高まっています。同時に、広域のデータを比較的容易に収集できるようになり、３次元マップの構築だけでなく、実世界の事象を解析する研究も盛んに行われています。さらに、モバイルカメラで収集した動画像のシーンプライバシーにも注目が集まっています。本講演では、３次元モデリング、シーン認識、シーンプライバシー保護を中心に、空間モデリング技術の最新動向と自身の取り組みについて解説します。
第2回目は国立情報学研究所 助教 池畑 諭 先生から、「Toward Real-World Photometric Stereo: Why Photometric Stereo Must Be Universal?」というタイトルでご講演いただきます。
タイトル：Toward Real-World Photometric Stereo: Why Photometric Stereo Must Be Universal?
講演者：池畑 諭 （国立情報学研究所 助教）
日時：6月2日（金） 13:30時〜14:30時
場所：総合研究7号館情報2講義室（1階 101）
概要：Photometric stereo is a longstanding computer vision problem focused on recovering a detailed surface normal map of objects in a scene using images captured under varying illumination. Despite the simplicity of the basic problem statement, the underlying problem formulation and image acquisition setups are incredibly complex. To apply a photometric stereo method, the appropriate algorithm must be selected and images carefully captured in a controlled environment, taking into consideration assumptions about surface geometry, material, camera, and lighting. In this talk, I share my journey toward overcoming the fundamental challenges in photometric stereo by introducing the learning-based photometric stereo method, named "universal" photometric stereo, which aims to remove these complicated assumptions and acquisition setups. When performing deep learning on photometric stereo tasks, managing varying numbers of unordered input images under different lighting conditions is a critical challenge. I will firstly discuss my previous attempts to address this issue, including the development of an "observation map" (ECCV 2018, ICIP 2021) and a "light-axis transformer" (BMVC 2021), and how these ideas were extended to universal photometric stereo networks. The core of my talk presents my recent universal photometric stereo networks (UniPS, CVPR 2022 and SDM-UniPS, CVPR 2023), which can recover impressively detailed surface normal maps even when images are captured under unknown, spatially-varying lighting conditions in uncontrolled environments. This advancement enables the application of photometric stereo in everyday settings, effectively allowing for Real-World Photometric Stereo.
詳細は下記の特設サイトをご確認ください。
IST COLLOQUIUM 2023