投影型拡張現実では，高速な画像認識が必要である．特に本稿では，シチュエーションを限定した専門モデルを作成し，ネットワークを軽量化することでインスタンスセグメンテーションを高速化する手法を提案する．また，実行時にカーネル更新を毎フレーム行わず，別のスレッドで並列して実行させることで，セグメンテーションの処理量を削減させる手法も提案する．実験では，上記の手法を用いることで，約3.5ms でインスタンスセグメンテーションを実行できることを示し，投影型拡張現実への応用可能性を示した．
参考文献
- 小石原 遼，渡辺 義浩：投影型拡張現実への応用に向けたインスタンスセグメンテーションの高速化，第24回画像の認識・理解シンポジウム，I31-32，2021．