CVPR 2022と同時にNTIREシンポジウムの一環として開催されたステレオ画像超解像チャレンジは、低解像度の左右一対のステレオ画像から高解像度のステレオ画像を再構成することを目的としたものです。 単眼超解像とは異なり、2眼超解像は左右の視野から得られる相補的な情報を利用することで、画像回復の品質を向上させることができます。

　近年、物流・倉庫のインテリジェント化に向けたソリューションに視覚認識技術が徐々に活用されてきており、その精度に対する要求も高まってきています。 視覚認識に関する最先端のAIアルゴリズムを加えることで、視覚SLAMナビゲーションAMRロボットの知的障害物回避能力を保証し、視覚情報レビューの精度と効率を向上させることができるのです。

　実際の倉庫内では、物流自動化の実行を実現するために、まず目標情報を正確に把握する必要があります。また、倉庫内の空間が暗い、不安定などの環境要因も視覚の精度に影響し、わずかな違いでも商品の検索結果に重大な影響を与える可能性があります。

　両眼超解像タスクに基づくMegvii Research Instituteのチャンピオンを優勝したアルゴリズムは、将来、より多くの情報自動認識およびデータ収集ソリューションに適用されることが期待されています。例えば、画像のプリ処理プロセス、即ち視覚認識の前に画像を分析・補正して認識画像結果を最適化し、視覚認識の精度を向上させることが可能です。