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日本経済新聞の紙面にクーガーのAIチームがCVPR2019で発表を行う国際学会の論文技術が掲載されました

自動運転車やロボットなど、幅広く応用が期待される高度な認識技術における新たな手法が論文採択



2人が参加した「Pixel SkelNetOn」のコンペティションは、形状画像から骨格を認識するAIモデルの精度を競うものであり、通常は、GANと呼ばれるデータを生成するアルゴリズムで骨格の抽出を行います。

それに対し、クーガーの2人は、「U-Net」という画素レベルで画像を理解する手法と、「HED」という画像の形状を高精度に抽出する手法を組み合わせた「Skeleton-Net」と呼ばれる独自アルゴリズムを開発し、骨格の抽出の精度を大幅に向上させることに成功しました!(62%から77%に向上)




今後、クーガーが開発を進めている人型AIアシスタント『バーチャルヒューマンエージェント』の非言語コミュニケーションへの応用を進めていきます。


クーガーでは、エンジニア領域のメンバー(インターン含む)を大募集しています!

ゲーム企画者必見!未来の人型AIアシスタントのキャラクターAIアーキテクト
世界中のクリエイターを熱狂させる人型AIアシスタントのSDK開発エンジニア
NHK番組にも出演した人型AIアシスタントのアプリケーション開発エンジニア
ブロックチェーンを使ったサービスのオフチェーンコンピューテーション開発エンジニア
NHK番組にも出演した人型AIエージェント開発の裏舞台に関われるインターン

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