https://doi.org/10.15108/stih.00363

2024 Vol.10 No.1

ほらいずん

海外技術情報「コンピュータビジョンとパターン認識に関する国際会議 2023 CVPR2023」参加報告－コンピュータビジョンと人工知能分野のトップカンファレンス－科学技術予測・政策基盤調査研究センター 研究員 鎌田 久美【概要】「コンピュータビジョンとパターン認識に関する国際会議 2023（CVPR2023）」は、2023 年 6 月 18 日から 22 日まで、カナダのバンクーバーで開催された。

CVPR はコンピュータビジョンと人工知能分野で採択率が約 25％前後の最難関の国際会議であり、当該分野の最先端の研究が発表された。発表内容は、マルチビューの 3 次元（3D）構成画像に関する研究、機械学習を用いた画像・動画の生成に関する研究、人の顔やポーズの画像に関する研究等の発表が実施された。

今回の投稿数は 9155 件、採択数は 2359 件、採択率は 25.8％であった。国別の参加者数は、第 1 位が米国の 2779 件、第 2 位が中国の 1413 件、第 3 位が韓国の 815 件、第 4 位がカナダの 672 件、第 5 位がドイツの 372 件、第 6 位が日本の 304 件であった。

コロナ禍以来、2020 年から 2021 年まではバーチャル開催であったが、2022 年以降はハイブリッド開催となり、現地参加者が戻りつつあり、研究者同士が対面で会って議論することが再び増えた国際会議となった。
キーワード：コンピュータビジョン，ジェネレーティブ AI，3D 構成画像，自動運転

1. 投稿数と採択数の推移（2006-2023）
CVPR の投稿数、採択数及び採択率の推移が発表された。

はコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであり、最難関とされている（図表 1）。

CVPR2023 の投稿数（全体）は 9155 件、採択数は2. CVPR2023 の国・地域別の参加者数の内訳

2017 年以降急激に増加しており、採択数も同様に増CVPR2023 の国別の参加者数の内訳が発表され2359 件、採択率は 25.8％となっている。投稿数は加している。採択率は約 25％～30％であり、CVPR
図表 1た（図表 2）。

CVPR の投稿数と採択数の推移（2006-2023）

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2006

1131

318

28.1

2015

2123

602

᥇ᢥ⋡
28.3

2007

1250

353

28.2

2016

2145

643

29.9

2008

1593

508

31.9

2017

2680

783

29.2

2009

1464

383

26.2

2018

3309

979

29.6

2010

1724

462

26.8

2019

5165

1294

25.1

2011

1677

440

26.2

2020

6424

1467

22.8

2012

1993

466

23.4

2021

7093

1661

23.4

2013

1798

472

26.3

2022

8161

2063

25.3

2014

1807

540

29.9

2023

9155

2359

25.8

参照：CVPR2023 オープニング発表より作成（2024.3.21 公開）

STI Horizon

2 0 2 4 V o l.1 0 No.129

図表 2CVPR2023 の国別の参加者数の内訳

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2779

11

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1413

12

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118

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815

13

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115

4

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14

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5

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15

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6

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304

16

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52

7

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303

17

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50

8

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173

18

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47

9

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148

19

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30

10

ࣇࣛࣥࢫ

14120

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27

参照：CVPR2023 オープニング発表より作成

第 1 位は米国の 2779 件、第 2 位は中国の 1413

①最優秀論文 -1件、第 3 位は韓国の 815 件、第 4 位はカナダの 672「Visual Programming（VISPROG）； Compositional件等となっている。米国と中国の参加者が多数を占めプログラミング：訓練なしの構成的視覚的推論）」1）

件、第 5 位はドイツの 372 件、第 6 位は日本の 304ていた。

3. CVPR2023 の分野別の発表件数
CVPR2023 の分野別の発表件数（著者数による順位）が発表された（図表 3）。

第 1 位の「マルチビューとセンサからの 3 次元構成」は、マルチビュー（多視点）を利用して、対象物を複数の画像からとらえて 3 次元構成画像を生成する研究であり、著者数が 1090 名、論文数が 246 件と最も発表が多かった。

第 2 位の「画像と動画の合成と生成」は、StableDiffusion（ステイブル・ディフュージョン）などのVisual Reasoning Without Training：（ビジュアルTanmay Gupta 氏、Aniruddha Kembhavi 氏（Allen Institute for AI）（米国）（図表 4）

この発表では、自然言語の指示を受けて、複雑で構成的な視覚的タスクを解決することが可能な、ビジュアルプログラミング（VISPROG）を提案している。
1 枚又は複数画像と自然言語の命令を与えて、GPT-3を利用して命令プログラムを生成し、そのプログラムを実行することで目的の出力を得るシステムとなっている。GPT-3 によってタスク固有の訓練が不要となり、少数の例からプログラムを作成できること、中間出力を確認することで間違いの理由や視覚的根拠を得ることが特徴となっている。

ビジュアルプログラミングは、大規模言語モデルの深層学習を用いた画像と動画の生成に関する研究がコンテキスト内学習機能を使用して、モジュール型件と多くを占めていた。

画像処理サブルーチン、又は Python 関数を呼び出し多数発表されており、著者数 889 名、論文数が 185
第 3 位の「人の画像」に関する研究は、顔、身体、ポーズ、ジェスチャー動作等の立体画像を基にした、様々な表情や動作の創出に関する研究、人のポーズやジェスチャー動作の表現に関する研究が発表されており、著者数 813 名、論文数 166 件であった。

4. 受賞論文
CVPR2023 の論文受賞は、最優秀論文が 2 本、佳作（優秀）論文が 1 本、学生最優秀論文が 1 本、学生佳作（優秀）論文が 1 本であった。

プログラムを生成し、コンピュータビジョンモデル、て、中間出力を生成する。これらの作業によって、解釈可能な理論的根拠と解決策を得ることを実現している。そして、視覚的質問への構成的な回答、画像ペアのゼロショット推論、事実知識オブジェクトのタグ付け、及び言語ガイド付き画像編集の 4 つのタスクにより、一連の作業の柔軟性を実証している。

今回紹介された、Neuro-Symbolic AI（ニューロシンボリック AI）注 1 によるアプローチに基づくビジュ

アルプログラミングは、AI システムを簡単及び効果的に拡張して、利用者が実行したいと考えている複雑なタスクに対応ができる、非常に有用なシステムであ

注 1 Neuro-Symbolic AI（Neuro ＝ニューラルネットワーク、Symbolic ＝記号的表現に基づく）：深層ニューラルネット
ワークの強み、及びシンボリック（記号的表現に基づく）AI の強みを合わせ持った AI のことを指す。IBM などが中心となって進めている最新の AI 技術である。
30

海外技術情報 「コンピュータビジョンとパターン認識に関する国際会議 2023 CVPR2023」参加報告 −コンピュータビジョンと人工知能分野のトップカンファレンス−

図表 3
㡰఩

CVPR2023 の分野別の発表件数ࢱ࢖ࢺࣝ࣐ࣝࢳࣅ࣮ࣗ࡜ࢭࣥࢧ࠿ࡽࡢ㸱ḟඖᵓᡂ⏬ീ࡜ື⏬ࡢྜᡂ࡜⏕ᡂ
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参照：CVPR2023 オープニング発表より作成
STI Horizon

2 0 2 4 V o l.1 0 No.1

31

図表 4

画像編集（上）と知識タグ付けタスク（下）例 1）画像編集タスク（左上の画像）：言語指示を受けて、デカプリオ氏の画像（上）を、サングラスをかけたデカプリオ氏の画像（下）に編集している。
例 2）画像編集タスク（右上の画像）：言語指示を受けて、緑色のソファ（上）を青色のソファ（下）に編集している。
例 3）知識タグ付けタスク（左下の画像）：ドイツ、台湾、ニュージーランドの女性指導者のタグ付けを行っている。
出典：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Gupta_Visual_Programming_Compositional_
Visual_Reasoning_Without_Training_CVPR_2023_paper.pdf

ると紹介されている。

で機能している状態のこと）、及びマルチタスクパラ②最優秀論文 -2

行するという理論的な枠組み）を設計することが挙げ「Planning-oriented Autonomous Driving：（計画的自動運転）」

2)

ダイム（システムが同時に複数のタスクを平行して実られる。

今 回 の 論 文 で は、 統 合 自 動 運 転 Unified

Yihan Hu 氏、Jiazhi Yang 氏、Li Chen 氏、ほか

Autonomous Driving（UniAD）が提案された。こSense Time Research）（中国）（図表 5）

マッピング、予測タスクにおける行動予測や占有状態（Shanghai AI Laboratory, Wuhan University,
自動運転は非常に複雑な技術から構成されていて、モジュール化（単体で特定の機能を発揮することができる単位）したタスクである認識、予測、計画を順番に実行することが特徴であるが、これまではフレームワーク（枠組み）に関する研究は余り行われてこなかった。

自動運転の実現には、エラーや調整不足の発生に備れは、認識タスクにおける物体の検出、追跡、走路の予測など、フルスタックの運転タスクを 1 つのネットワークに組み込んだ、最新の包括的なフレームワー
クである注 2。このフレームワークによる革新的なアプローチは、自動運転技術研究における重要なブレークスルーとなり、受賞となった。
③佳作（優秀）論文

えて、有利なフレームワークを考案し最適化するこ「DynlBaR: Neural Dynamic Image-Based

自動運転の計画に貢献するようにタスクに優先順位スレンダリング）」と、認識と予測の主要素を再検討し、全てのタスクがをつけることが必要となる。最近のアプローチは、高度なインテリジェンスを持つスタンドアロンモデル（機器やシステムが外部に接続、又は、依存せず単独

Rendering：（ニューラルダイナミックイメージベー
Zhengqi Li 氏、Qianqian Wang 氏、ForresterCole 氏、ほか

（Google Research, Cornell Tech）（米国）

注 2 大規模なアブレーション（機械学習の予測モデルにおいて構成要素の一部分を取り除いて実験を行い、結果を比較すること）では、これまでの最先端技術を大幅に上回るパフォーマンスを示している。
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海外技術情報 「コンピュータビジョンとパターン認識に関する国際会議 2023 CVPR2023」参加報告 −コンピュータビジョンと人工知能分野のトップカンファレンス−図表 5

統合自動運転（UniAD）のパイプライン（一連のプロセスの自動化システム）

単純なタスクの積み重ねではなく、認識と予測の各モジュールの効果を調査し、先行ノードから運転シーンにおける最終計画ノードに至るまでの全体最適化の利点を活用する。全ての認識及び予測のモジュールは、各ノードを接続するインタフェー
スとして、タスククエリを備えたトランスデコーダー構造で設計されている。
出典：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Hu_Planning-Oriented_Autonomous_Driving_
CVPR_2023_paper.pdf

単眼カメラで撮影された動画から、全く別の視点から見たときの映像を違和感なく再構成する。動きの激N a t a n i e l R u i z 氏 、Y u a n z h e n L i 氏 、V a r u n

Jampani 氏、ほか

しい物体でも消えたりボケたりすることなく、任意視（Google Research, Boston University）（米国）

出典：https://openaccess.thecvf.com/content/

残しつつ、様々な状況やシーンでの被写体が含まれる

Dynamic_Image-Based_Rendering_CVPR_2023_

出典：https://openaccess.thecvf.com/content/

点でシーンを再構成できている。

CVPR2023/papers/Li_DynIBaR_Neural_paper.pdf④学生最優秀論文「3D Registration with Maximal Cliques：（最大限排他的 3 次元レジストレーション）」

Xiyu Zhang 氏、Jiaqi Yang 氏、Shikun Zhang 氏、ほか

（Northwestern Polytechnical University）（中国）
コンピュータビジョンで課題となっている、3 次元異なるテキスト入力に従って、被写体の特徴を多く画像を生成する研究が発表された。

CVPR2023/papers/Ruiz_DreamBooth_Fine_

Tuning_Text-to-Image_Diffusion_Models_for_
Subject-Driven_Generation_CVPR_2023_paper.
pdf

5. 企業展示
国際会議への出展は、学界や産業界の世界的リーダーに宣伝するための最も費用効果の高い方法であ点群処理における点群ペアをそろえるための最適手り、業界のパイオニアとのつながり、ターゲットとするラーニング手法を組み合わせることで、性能が向上さをリクルートする絶好の機会となっている（図表 6）。

法として、3 次元レジストレーション法とディープれたことが示された。

出典：https://openaccess.thecvf.com/content/

CVPR2023/papers/Zhang_3D_Registration_
With_Maximal_Cliques_CVPR_2023_paper.pdf⑤学生佳作（優秀）論文

潜在的な顧客を獲得する機会となる。又、優秀な学生

6. 招待講演CVPR2023 の招待講演の中で注目を浴びていた講演を紹介する。

「DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image

基調講演「Recycling Old Vision Ideas in a Modern（被写体とテキストからのイメージのディフュージョ

Rodney Brook 氏（MIT）3)

Diffusion Models for Subject-Driven Generationンモデル）」

Computational World」

マサチューセッツ工科大学のロドニーブルック氏
STI Horizon

2 0 2 4 V o l.1 0 No.133

図表 6

展示会の様子

① TikTok の展示による「現代のコンピューティング世界における、古典ビジョンのアイデアのリサイクル」と題する発表があった。「アイデアは何度も繰り返しやって来て、②テスラの自動運転車（会場より筆者撮影）

7. まとめ
対面を中心として開催された国際会議であったた

時々より良い結果をもたらす。最新世代のニューラルめ、活気が戻ってきた雰囲気であった。大会当局も、ポをもたらした。」と述べ、アイデアの温故知新の必要して、対話を重視したプログラム構成となっていた。

また、コンピュータの急速な進化について、「1900応用研究まで発表されていたが、自動運転やロボッは、2000 年には昆虫の頭脳に匹敵するようになり、成 AI を用いた画像編集の研究が発表されて注目を浴

ネットワークは、新しいシリコンのアーキテクチャー性について指摘した。

年 か ら 進 化 を 続 け て、1000 ド ル の コ ン ピ ュ ー タ2020 年には一人の人間の頭脳に近づき、2045 年には全人類の頭脳に匹敵するようになる（シンギュラリティ）。」と述べた。

スターセッションや展示会等に重点をおいた構成にコンピュータビジョンの研究内容は、基礎研究からト、3D 動画像などの研究が多数発表されていた。生びていた。

日本の発表も貢献しており、参加者数も第 6 位と多く、この分野の関心が大きいことが示されていた。

参考文献・資料
1） https://absolute-value.github.io/vision%20and%20language/2023/05/01/VisProg.html
2） https://www.sensetime.jp/information_detail/1407
3） https://www.planbox.com/wp-content/uploads/2018/01/Exponential-Growth-of-Computing.jpg

34