2021.09.13
Cybercore’s train congestion measuring AI system developed with Tokyo Metro has been broadcasted on NHK WORLD worldwide with English subtitles. The program was featured on NHK nationwide in Japan in July.
Please watch the story and the movie, so you will understand Cybercore’s vision and culture at a glance.
2021.09.13
先日NHK「おはよう日本」で国内放映された、東京メトロと共同開発した列車混雑計測システムに関して、「NHK WORLD」を通じて世界へサイバーコアの技術が紹介されました。
英語字幕付きですので、サイバーコアの風土や理念、技術に対する姿勢を是非御覧ください。
2021.07.28
Cybercore was featured on NHK (national broadcasting station) for our train congestion measuring AI system this morning. The system was developed collaborating with Tokyo Metro and we have applied patent in March as announced previously.
Please watch the story and the movie, so you will understand Cybercore’s vision and culture at a glance.
Please see NHK website for the article and movie:
Story (Japanese Only)
Movie (Japanese Only)
Update (Aug 30, 2021):
Featured in “Local Digital Transformation (DX)” on NHK WEB:
Read the Story (Japanese Only)
2021.07.28
以前発表した、東京メトロと共同開発した列車混雑計測システムに関連して、NHK「おはよう日本」でサイバーコアが特集されました。サイバーコアの風土や理念、技術に対する姿勢を是非御覧ください。
詳しくは下記、NHKホームページを御覧ください。
NHK おはよう日本 AI画像解析で混雑情報 地方ベンチャーの底力
テキストはこちら
動画はこちら
2021年8月30日更新
NHK ビジネス特集「なぜ地方でできる？コロナ禍のDX」へ掲載されました
ビジネス特集はこちら
2021.06.16
Researchers from Cybercore Co., Ltd. (Morioka, Iwate) have won the 1st place among 331 entrants and 39 finalists in the international computer vision competition YouTube-VOS 2021 Challenge. The team will have a presentation at one of the most prestigious computer vision conferences CVPR 2021 on June 20th.
Besides the achievement in the YouTube-VOS 2021 Challenge, as previously announced in May, Cybercore team has also won the 1strank in Vehicle Re-Identification in Papers with Code. This algorithm was developed during the AI City Challenge competition The team will present their solution at the CVPR 2021’s AI City Challenge section in June as well.
YouTube-VOS 2021 Challenge has 3 different competitions, and we joined the Video Instance Segmentation one. Our team participated the challenge with 4 researchers from Cybercore’s Ho Chi Minh R&D center.
Video Instance Segmentation is a multi-task problem, which performs three tasks simultaneously, including detection, segmentation, and tracking. Our approach takes the advantage of data efficiency analysis, multi-task learning, and deep-supervision. This not only improves the model’s speed and memory, while yields higher accuracy and reduces training time thanks to the joined optimization framework.
Our solution has a wide range of applications, such as video understanding, object detection and tracking for autonomous driving, human behavior, or motion analysis. Taking the video understanding problem as an example, our solution can segment any objects (person, vehicles, animals) in the videos and track them for specific purposes. Segmented results can serve as another source for action analysis, such as in sport, e.g., supporting coaches with more information to train their teams. In autonomous driving applications, our solution can segment moving objects on the streets, such as pedestrians, riders, other vehicles, or traffic signs. This helps autonomous vehicles be able to take appropriate action on the ride.
CVPR 2021 workshop
http://cvpr2021.thecvf.com/workshops-schedule
YouTube-VOS Challenge Outline and Results
https://competitions.codalab.org/competitions/28988#results
2021.06.16
株式会社サイバーコア（本社：岩手県盛岡市、代表取締役社長：阿部英志）の技術開発チームは、5月におこなわれたコンピュータビジョンの国際コンペティション「YouTube-VOS 2021 Challenge」において、331エントリー・39ファイナリスト中の1位に輝きました。同チームはその成果をうけ、国際的に権威あるコンピュータビジョンのカンファレンスである「CVPR 2021」内で、6月20日にプレゼンテーションを行う予定です。
また、「YouTube-VOS 2021 Challenge」に先駆けて既報のとおり、サイバーコアチームは国際的なアルゴリズム評価サイト「Papers with Code」の車両再認識（Vehicle Re-Identification）カテゴリでも5月時点でNo.1にランキングされています。このアルゴリズムは別のコンペティション「AI City Challenge」に向けて開発したものですが（サイバーコアは同コンペティションでは9位の結果）、この車両再認識アルゴリズムについても「CVPR 2021」の「AI City Challenge」セクション内でプレゼンテーションを行う予定です。
「YouTube-VOS 2021 Challenge」はさらに3つのコンペティションに細分化されていますが、サイバーコアチームはそのうち「Video Instance Segmentation (VIS)」のカテゴリにエントリーしました。サイバーコアのホーチミンR&D拠点から4名の研究者がチームを編成し、コンペティションに挑みました。
VISは3つのタスク―検出、セグメンテーション、追跡―を同時に実行するマルチタスク課題です。サイバーコアチームのアプローチは、データ効率の分析、マルチタスクの学習、ディープ超解像などの点で他のチームより優れていました。この結合され最適化されたフレームワークにより、モデルのスピードやメモリを向上させただけでなく、精度の向上や学習時間の削減といったベネフィットも生み出すことが出来ました。
今回のサイバーコアのソリューションは広範な応用が可能です。例えば動画の解析、自動運転や行動検出向けの物体検出やトラッキングなどです。動画解析の課題をひとつの例に取ると、サイバーコアのソリューションは人間、乗り物、動物などをセグメンテーションすることが可能で、かつ特定の用途に応じてトラッキングすることが可能です。
セグメンテーションされた結果は別のソースとして動作分析にも応用でき、例えばスポーツのコーチがそれを利用したりすることが期待されます。自動運転のアプリケーションにおいては、歩行者、オートバイや自転車の乗り手、他の自動車、標識など、路上の動いている物体をセグメンテーションすることができ、自動運転車が適切なアクションを取る重要な手助けとなることが期待されます。
以上
CVPR 2021 workshop
http://cvpr2021.thecvf.com/workshops-schedule
YouTube-VOS Challenge Outline and Results
https://competitions.codalab.org/competitions/28988#results
02.CVPRCertificate_CVPR証明書_202106
2021.05.12
Please refer to here for details.
2021.05.12
詳細はこちらをご参照下さい。
2021.05.12
詳細はこちらをご参照下さい。
2021.05.12
Please refer to here for details.