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Vision Transformerの仕組みとBEV Perception

Vision Transformerの仕組みとBEV Perception

～物体検出、自己教師あり学習、BEV Perception等のコンピュータビジョン最前線～
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    • 開催日

    • 2025年9月28日(日) 10時30分 ～ 16時30分

    受講対象者

    • 画像処理・物体認識に関連する技術者
      • デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ
      • 印刷、カラーコピー機
      • テレビ・ディスプレイ
      • レーザ計測、位置決め
      • 医用画像処理、医療機器制御
      • 衛星画像処理
      • 超解像技術
      • ロボットのカメラ、制御
      • 外観検査装置
      • 非破壊検査装置
      • 車載カメラ
      • 防犯カメラ など

    プログラム

    　自己注意機構を活用したニューラルネットワークであるTransformerは、機械翻訳タスクでSoTAを達成し実用化を加速させている。このTransformerをコンピュータビジョンタスクに適用したモデルがVision Transformerであり、2019年以降、急速に応用と改良が加えられている。Vision Transformerは、CNNとは異なる新たな特徴表現獲得が可能となり、テクスチャノイズに対してロバストな認識が可能となっている。
    　本セミナーでは、Vision Transformerについて従来の手法と対比しながらその仕組みと特長について解説し、コンピュータビジョン応用として物体検出、セマンティックセグメンテーション、自己教師あり学習について紹介する。また、BEV PerceptionによるEnd-to-end自動運転技術の最前線についても紹介する。

    1. Transformerの仕組み
      1. Transformer
      2. 大規模言語モデル
    2. Vision Transformerの仕組み
      1. 特徴表現獲得の変遷
      2. VIsion Transformer (ViT)
      3. ViTによる画像認識
      4. ViTによる特徴表現獲得
      5. ViTベースの物体検出、セマンティックセグメンテーション
      6. ViTの自己教師あり学習
      7. ViTの派生手法
        • Swin Transformer
        • ConvNeXtなど
    3. Vision and Languge Model (VLM) による知識獲得向
      1. VLMとは
      2. CLIPとオープンボキャブラリ認識
      3. LLaVA
      4. Vision-Language-Actionモデル (VLA)
    4. TransformerによるBEV Perception
      1. Bird’s-Eye-View (BEV) 空間
      2. BEVベースの3D物体検出
        • BEVFormer
      3. BEVベースのE2E自動運転
        • UniAD
        • Para-Drive
        • EMMA
    5. TransformerによるBEV Perception
      1. Bird’s-Eye-View (BEV) 空間
      2. BEVベースの3D物体検出
        • BEVFormer
        • BeVerse
      3. BEVベースの自動運転:UniAD
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    講師

    • 藤吉 弘亘 氏
      中部大学 工学部 ロボット理工学科
      教授
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    主催

    株式会社 トリケップス
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    お問い合わせ

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    (主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

    受講料

    1名様
    : 49,000円 (税別) / 53,900円 (税込)
    1口
    : 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込) (3名まで受講可)

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