チューリングがCVPR 2026での論文採択を達成、次世代自動運転技術を加速

チューリングがCVPR 2026での論文採択を達成

チューリング株式会社（東京都大田区）からの最新の情報によると、同社は国際会議「CVPR 2026（Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2026）」にて、研究開発チームによる2本の論文が正式に採択されたことをお知らせします。CVPRはコンピュータービジョンの分野では最も権威ある学会であり、毎年、多くの研究者や企業が集まり、最新の研究成果を発表する場となっています。

採択論文の概要

論文1: Text-Printed Image

この論文では「Text-Printed Image」という新たな手法が提案され、実際の画像なしでテキストに基づく大規模視覚-言語モデルを強化することを目指しています。この手法の核心は、指定されたテキストを単純に白地のキャンバス上に描画し、生成された画像を利用して既存の画像学習プロセスに組み込むという点です。複数のモデルとベンチマークを用いた実証実験により、拡散モデルを使用した場合よりもテキスト中心の学習が効果的に行えることが示されました。

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論文2: P2GS

もう一つの論文では、複数の条件で撮影された画像を使用して、高精度な3次元空間を再構成する新しい手法「P2GS」が紹介されています。この手法は、従来手法に存在していたカメラごとの明るさや色の不一致による問題を解決します。具体的には、実際の空間の明るさを正確に推定し、異なるカメラや明るさの条件下でも一貫した見た目を保つことが可能です。これにより、自動運転に関わるシミュレーション環境の設計や開発が大幅に効率化されることが期待されます。

自動運転システムへの寄与

これら2本の論文は、特に大規模モデルの学習や自動運転シミュレーションの向上に寄与し、安全で信頼性の高い自動運転システムの構築に貢献するものです。チューリングは、今後も最先端の技術研究を続け、自動運転の実現に向けた強固な技術基盤の構築を目指しています。

チューリングのビジョン

チューリング株式会社は、完全自動運転技術の開発を手掛けるスタートアップです。環境認識や経路計画、運転制御を一貫して行えるE2E（End-to-End）自動運転AIを開発し、人間社会の常識や背景知識を理解する大規模基盤モデルの構築を進めています。これらの技術を統合することで、あらゆる条件下での自動運転を実現することを目指しています。