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Facebook AI Image Similarity Challengeにおいて、DeNAのデータサイエンティストが優勝しました


Facebook AI Image Similarity Challengeは、「copy detection」と呼ばれるタスクの精度を競うコンテストとなっており、Facebook主催で約4ヶ月間にわたって行われました。 Copy detectionはコンピュータビジョンの一分野で、画像の盗用などを検知するタスクです。SNSが発達した近年、画像の盗用を自動で高精度に検知することはより重要性が増してきています。

今回のコンテストでは、深層学習モデルをContrastive Lossなどの表現学習によって効率的に学習させることで単一の比較的軽量なモデルによる高精度なcopy detectionを達成しました。

以下のように加工画像のごく一部の領域に元画像が使用されているような難しい例(左:元画像、右:加工後の画像)においても、深層学習モデルは「最も盗用の可能性が高い画像」として検知することができました。

画像のクレジット(Flickrのユーザー名): CrusinOn2Wheels(加工前の画像), bortescristian(加工に使用された背景画像)

今回の成果は、AIのトップカンファレンスであるNeurIPS 2021のワークショップにて発表予定となります。 また、本コンテストの解法はarXiv, GitHub, 日本語のブログ記事から見ることができます。

横尾のコメント「優勝という最高の結果となり大変嬉しく思います。このような結果になったのも会社のサポートのおかげだと思っており、引き続き対外的な成果を残すことで還元できればという気持ちです」

project member

YOKOO SHUHEI データサイエンティスト Kaggle Grandmaster