CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Chủ tịch: Susumu Fujita, Được niêm yết trên Phần đầu tiên của Sở giao dịch chứng khoán Tokyo: Mã chứng khoán: 4751) đã thông báo rằng một xem kèo bóng đá hôm nay báo của Kota Yamaguchi, một nhà khoa học nghiên cứu thuộc tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo “AI Lab”, sẽ được trình bày tại hội nghị quốc tế về lĩnh vực thị giác máy tính “ICCV 2021”
※1
"ICCV" là hội nghị quốc tế về lĩnh vực thị giác máy tính và nhận dạng hình ảnh được tổ chức hai năm một lần và "CVPR"
※2"ECCV"
※3, đây là một trong những hiệp hội học thuật có uy tín trong lĩnh vực này Vào năm 2021, tỷ lệ chấp nhận là khoảng 25% Lần này, "AI Lab" đã xuất bản xem kèo bóng đá hôm nay viết này cũng như xem kèo bóng đá hôm nay báo đồng tác giả của các nhà khoa học nghiên cứu của AI Lab Kazu Shimoda, Kota Yamaguchi, Daichi Haraguchi của Trường Cao học Đại học Kyushu và Giáo sư Seiichi Uchida
※4, đã được chọn và sẽ được công bố tại "ICCV 2021", được tổ chức trực tuyến vào tháng 10 năm 2021
※4 Giới thiệu về xem kèo bóng đá hôm nay viết đồng tác giả “Hủy hiển thị văn bản cách điệu”Thông cáo báo chí nàyVui lòng kiểm tra chi tiết
■Nền tảng nghiên cứuNhóm nghiên cứu sáng xem kèo bóng đá hôm nay của Phòng thí nghiệm AI đang nghiên cứu nhiều công nghệ AI liên quan đến khả năng thể hiện sáng xem kèo bóng đá hôm nay nói chung, đồng thời đang nghiên cứu và phát triển các công nghệ AI liên quan đến hỗ trợ sản xuất và tự động hóa các thiết kế sáng xem kèo bóng đá hôm nay, vốn rất quan trọng để xem kèo bóng đá hôm nay ra các quảng cáo hiệu quả Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp xem kèo bóng đá hôm nay hình ảnh "định dạng vector", một phương pháp quan trọng trong sản xuất sáng xem kèo bóng đá hôm nay
Khi xem kèo bóng đá hôm nay các thiết kế sáng xem kèo bóng đá hôm nay như quảng cáo biểu ngữ và quảng cáo video, người ta thường xem kèo bóng đá hôm nay và chỉnh sửa chúng ở định dạng gọi là định dạng vectơ, định dạng này ghi lại hình ảnh dưới dạng tập hợp các hình dạng và văn bản cấu thành (tiện ích mở rộng: AI hoặc PDF) Không giống như định dạng raster (phần mở rộng: JPEG hoặc PNG), trong đó thiết kế được xem kèo bóng đá hôm nay thành từ các dấu chấm trên cơ sở từng pixel, định dạng vectơ lưu trữ thông tin dưới dạng dữ liệu thô dưới dạng tập hợp siêu dữ liệu về các đối tượng, văn bản và đồ trang trí của chúng Bằng cách này, bạn sẽ có thể dễ dàng thay đổi màu văn bản và tinh chỉnh vị trí của các đối tượng, giúp nó có khả năng chống lại việc mở rộng và biến đổiMặt khác, các kỹ thuật xem kèo bóng đá hôm nay hình ảnh như mạng đối thủ tổng quát (GAN), vốn đã trở thành chủ đề nóng trong những năm gần đây, thường sử dụng các phương pháp định dạng raster để xuất trực tiếp các pixel Tuy nhiên, con người khó có thể chỉnh sửa lại hình ảnh pixel ở định dạng raster một khi chúng đã được xem kèo bóng đá hôm nay và cũng khó kiểm soát hoàn toàn chất lượng hình ảnh do GAN xem kèo bóng đá hôm nay ra Vì lý do này, rất khó để trực tiếp giới thiệu các công nghệ xem kèo bóng đá hôm nay hình ảnh hiện có, chẳng hạn như GAN, xem kèo bóng đá hôm nay ra hình ảnh pixel, trong quá trình sản xuất các quảng cáo yêu cầu điều chỉnh thiết kế chi tiết
■Tóm tắt nghiên cứu luận ánDựa trên nền tảng này, công ty chúng tôi đã nỗ lực xây dựng một mô hình học sâu có thể trực tiếp tạo ra các đối tượng hình ảnh có định dạng vector và đang tiến hành nghiên cứu xem kèo bóng đá hôm nay viết được ICCV chấp nhận lần này ``」
※5, chúng tôi đã phát triển và đề xuất một phương pháp học để tái cấu trúc và xem kèo bóng đá hôm nay các đối tượng hình ảnh có định dạng vectơ bằng cách sử dụng mạng thần kinh có tên là Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE)
Cho đến nay, đã có mô hình deep learning cho cả GAN và VAE xem kèo bóng đá hôm nay ra hình ảnh có định dạng raster, nhưng chưa có mô hình nào xử lý trực tiếp hình ảnh có định dạng vector và xem kèo bóng đá hôm nay ra hoàn toàn ở định dạng vector như mô hình được đề xuất trong đề xuất này
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp học tập định vị một đối tượng hình ảnh có định dạng vector từ một ``khung vẽ'' đại diện cho toàn bộ và một tập hợp các ``yếu tố riêng lẻ'' như văn bản và cách xử lý, đồng thời thể hiện thông tin bằng cách kết hợp cấu trúc mô hình VAE và cấu trúc Transformer, một trong những cấu trúc mạng thần kinh điển hình
