Life on LINEを実現する画像技術のパラダイムシフト / A paradigm shift in image technology that realizes Life on LINE

LINE株式会社 AI企画2室 副室長 中島 邦弘
NAVER Corporation Visual AI Leader 白 榮民 / Baek Young Min
LINE株式会社 AI開発室 Computer Vision Lab マネージャー 井尻 善久

LINE AI DAYでの登壇資料です
https://clova.line.me/lineaiday2021/

紙や券面で行われていた業務から開放されるためComputer Visionを活用するニーズが高まってきております。しかし、Computer Visionに代表されるOCRやeKYCで読取りをする中で統一された形式や環境はほとんど存在しません。このような条件下でも精度高く、高効率に画像AIが処理する様々な工夫が求められます。そこでLINEが持つ高度な技術を収斂させて利用しやすい形にしていくことで「これからのあたりまえ」となるサービス提供を志しております。本セッションでは、LINEが画像AI技術として追い求めている課題、課題の解決策としての具体的な技術、そして解決策の先を見据えた今後のビジョンについてご紹介します。

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22. 0$3ςΩετҙຯղੳͷ課題ʢ̍ʣ 1BSTJOHٕज़ OCR 言語Ϟσϧ <> Serializer CROSS CHANNEL NETWORK SDN. BHD. 47 JALAN MERANTI 1, SEK. 3, BANDAR UTAMA BATANG KALI, 44300 BATANG KALI, SELANGOR. Tel:03-6057 9688 Fax:03-6057 9678 GSTID:001151500288 Tax Invoice No.:BTG-052332 Qty RM Tax SCHNEIDER E15R 13A SWITCH 1 6.36 SR SOCKETOUTLET @ 6.0000 Total Amt Incl GST @ 6%: 6.36 Rounding Adjustment -0.01 TotalAmt Payable 6.35 Paid Amount 13.88 Change Total Qty. Tender 1.00 GST Summary Amount Tax (RM). (RM) SR@A 6,00 0.36 Total 6.00 0.36 THANKYOU Goods sold are not refundable nor exchangeble. For any enquiry, please e-mail us: gowa9688@gmail.com 29/01/2018 4:40:40 PM CROSS CHANNEL NETWORK SDN. BHD. 47 JALAN MERANTI 1, SEK. 3, BANDAR UTAMA BATANG KALI, 44300 BATANG KALI, SELANGOR. Tel:03-6057 9688 Fax:03-6057 9678 GSTID:001151500288 Tax Invoice No.:BTG-052332 Qty RM Tax SCHNEIDER E15R 13A SWITCH 1 6.36 SR SOCKETOUTLET @ 6.0000 Total Amt Incl GST @ 6%: 6.36 Rounding Adjustment -0.01 TotalAmt Payable 6.35 Paid Amount 13.88 Change Total Qty. Tender 1.00 GST Summary Amount Tax (RM). (RM) SR@A 6,00 0.36 Total 6.00 0.36 THANKYOU Goods sold are not refundable nor exchangeble. For any enquiry, please e-mail us: gowa9688@gmail.com 29/01/2018 4:40:40 PM • Company - CROSS CHANNEL NETWORK SDN. BHD. • Date - 29/01/2018 • Total - 6.35 • Address - 47, JALAN MERANTI 1, SEK. 3, BANDAR UTAMA BATANG KALI, 44300 BATANG KALI, SELANGOR. <>
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38. Agenda • ղ͘΂͖՝୊͸ͳʹ͔ • ͲͷΑ͏ʹ$PNQVUFS
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39. Ijiri Yoshihisa LINEגࣜձࣾ Computer Vision LabνʔϜ Ϛωʔδϟʔ ೥ΦϜϩϯʹೖࣾޙɺ೥୅ͷը૾ºػցֶशͷᴈ໌ظʹɺ 0,"0
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40. ૉૣֶ͘श͢Δ͜ͱ͸ਓͷ஌ೳͷಛ௃Ͱ͋Γɺগ਺ͷࣄྫΛݩʹର৅Λೝࣝ͠ ͨΓɺ΄Μͷ਺෼ͷ࿅शͰ৽͍ٕ͠ೳΛ֮͑ͨΓͰ͖Δɻզʑͷਓ޻ΤʔδΣϯ τ΋ಉ༷ʹ΄Μͷগ͠ͷࣄྫͰֶश͠ॱԠ͠ɺσʔλ͕૿͑ΔʹͭΕͯ͞Βʹ దԠ͍ͯ͘͠ඞཁ͕͋Δɻ Learning quickly is a hallmark of human intelligence, whether it involves recognizing objects from a few examples or quickly learning new skills after just minutes of experience. Our artificial agents should be able to do the same, learning and adapting quickly from only a few examples, and continuing to adapt as more data becomes available. - by Finn, Abbeel, and Levine, 2017 @ MAML paper ͍· "*
    ͷ஌ೳ͕ࢼ͞Ε͍ͯΔ
41. ஌ೳͷຊ࣭ͱ͸Կ͔ʁ 
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42. • ؆୯ʹΧελϚΠζͰ͖Δ͜ͱ • ࣗ཯తʢͭ·ΓαεςφϒϧʣʹֶͿ͜ͱ • ਓΛ௒͑Δݡ͞ɾਫ਼౓Λ࣮ݱ͢Δ͜ͱ ͍· "*
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43. "4
    *4 • ݶΒΕͨϞμϦςΟ r ը૾ύλʔϯͷΈ • ݶΒΕͨίϯςΫετ r ঢ়گ൑அ΍ྨਪ͕ͳ͍ ݶΒΕͨϞμϦςΟɾίϯςΫετʹཔΔͨΊɺਫ਼౓͕಄ଧͪ 50
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44. "4
    *4 • େྔͷਖ਼ղσʔλ r Ξϊςʔγϣϯίετͷංେ • ݱ৔Ͱֶश r ݱ৔ͰͷϑΝΠϯνϡʔχϯά΍υϝΠϯద߹Ͱཁٻਫ਼౓࣮ݱ ݱ৔ͰେྔσʔλΛ੔උ͠ɺ๲େͳܭࢉࢿݯΛ༻ֶ͍ͯशͤ͞Δ 50
    #& • ϢʔβೖྗʹԠͨ͡࠷దڍಈઃఆ rେن໛Ϟσϧͷڍಈ͕Ϣʔβҙਤɾઃ ఆͱ߹͏Α͏ʹେن໛Ϟσϧ΁ͷೖྗΛ࠷దԽ • ଟ༷ͳλεΫϔουͷ඼ଗ͑ r ݱ৔λεΫ͸ଟ༷ɺͦΕΒʹରԠͨ͠λε ΫΛϞδϡʔϧͱͯ͠औΓଗ͑ɺλεΫΛબ୒͢Δ͚ͩͰॴ๬ͷॲཧΛ࣮ݱ ৽ͨͳ؀ڥʹߴ଎ɾखܰʹॱԠ͠ݱ৔ͰֶͿ ؆୯ʹΧελϚΠζͰ͖Δ͜ͱ େྔʹ຾ΔσʔλΛ׆༻ͯ͠ݱ৔ಛ༗ͷ՝୊Λ"*ʹڭ͑ࠐΈ ݱ৔ͷݻ༗ੑ΍มԽʹ߹Θ͓ͤͯ٬༷͕؆୯ʹΧελϚΠζͰ͖ΔίϯύΫτͳ"*΁ 現場知識が刷り込まれた ネットワーク プロンプトチューニング ユーザ⼊⼒に応じ⼤規模モデルの ロールを最適設定する事前学習 タスクヘッドと特徴抽出の分離 タスクヘッドをモジュール化して おき現場では最⼩限の学習で⽴上げ 現場が変わるごとに 学習やり直しで負担⼤ ⽴ち上げるたびに 正解データの整備等で負担⼤ ⼤規模な特徴抽出は事前学習 汎⽤的な特徴抽出はLINE/Naverの リッチな計算資源で鍛え上げておく 階層的な最適化 Nested optimizationによる 全体最適化
45. "4
    *4 • ༩͑ͨσʔλਖ਼ղͷϖΞΛ҉ه͢Δ͚ͩͷֶश r ࣗ཯ֶश͸Ͱ͖ͳ͍ • σʔλαΠΤϯςΟετ͕͍ͭ΋ۤ࿑ͯ͠νϡʔχϯάr ֶशϊ΢ϋ΢Λ ٕ࣋ͬͨज़ऀ͕͍ͭ΋ࢼߦࡨޡ ਖ਼ղ͕͍ͭͨσʔλΛେྔʹ༻ҙ͠ઐ໳Ո͕ඞࢮʹ࠷దԽͤ͞Δ 50
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46. %9 %BSL
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48. Agenda • ղ͘΂͖՝୊͸ͳʹ͔ • ͲͷΑ͏ʹ$PNQVUFS
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49. Thank you