Sony | R&D

We are thrilled to announce that 5 papers from Sony AI research and intern teams have been accepted at the ECCV 2024 conference in Milan commencing on Sept. 29th! 🙌 From cutting-edge advancements in computer vision to new AI methodologies, our researchers continue to push the boundaries of innovation. Join us in celebrating their hard work and dedication as they present at this leading global stage in Computer Vision and Machine Learning! Visit https://eccv.ecva.net/ for more details. 𝗣𝗮𝗽𝗲𝗿𝘀 𝗔𝗰𝗰𝗲𝗽𝘁𝗲𝗱: 𝐀 𝐒𝐢𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐁𝐚𝐜𝐤𝐠𝐫𝐨𝐮𝐧𝐝 𝐀𝐮𝐠𝐦𝐞𝐧𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐌𝐞𝐭𝐡𝐨𝐝 𝐟𝐨𝐫 𝐎𝐛𝐣𝐞𝐜𝐭 𝐃𝐞𝐭𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐃𝐢𝐟𝐟𝐮𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫𝐬: @Yuhang Li, Xin Dong, Chen Chen, Weiming Zhuang, Lingjuan Lyu 𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐒𝐲𝐧𝐨𝐩𝐬𝐢𝐬: This paper presents a method using diffusion models to augment object detection datasets by generating new background variations for labeled images, improving model performance without additional annotations. 𝐄𝐟𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭 𝐁𝐢𝐚𝐬 𝐌𝐢𝐭𝐢𝐠𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐖𝐢𝐭𝐡𝐨𝐮𝐭 𝐏𝐫𝐢𝐯𝐢𝐥𝐞𝐠𝐞𝐝 𝐈𝐧𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫𝐬: Mateo Espinosa Zarlenga, Swami Sankaranarayanan, Jerone T. A. Andrews, Zohreh Shams, Mateja Jamnik, Alice Xiang 𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐒𝐲𝐧𝐨𝐩𝐬𝐢𝐬: The paper introduces TAB (Targeted Augmentations for Bias Mitigation), a framework that improves worst-group performance in machine learning models without needing group annotations or hyperparameter searches. 𝐅𝐢𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐍𝐞𝐞𝐝𝐥𝐞𝐬 𝐢𝐧 𝐚 𝐇𝐚𝐲𝐬𝐭𝐚𝐜𝐤: 𝐀 𝐁𝐥𝐚𝐜𝐤-𝐁𝐨𝐱 𝐀𝐩𝐩𝐫𝐨𝐚𝐜𝐡 𝐭𝐨 𝐈𝐧𝐯𝐢𝐬𝐢𝐛𝐥𝐞 𝐖𝐚𝐭𝐞𝐫𝐦𝐚𝐫𝐤 𝐃𝐞𝐭𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫𝐬: Minzhou Pan, Zhenting Wang, Xin Dong, Vikash Sehwag, Lingjuan Lyu, Xue Lin 𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐒𝐲𝐧𝐨𝐩𝐬𝐢𝐬: The paper introduces WMD, the first black-box method for detecting invisible watermarks in digital images, without needing prior knowledge of the watermarking techniques. 𝐒𝐩𝐚𝐫𝐨: 𝐒𝐞𝐥𝐞𝐜𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐀𝐭𝐭𝐞𝐧𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐟𝐨𝐫 𝐑𝐨𝐛𝐮𝐬𝐭 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥 𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐟𝐨𝐫𝐦𝐞𝐫 𝐄𝐧𝐜𝐨𝐝𝐢𝐧𝐠𝐬 𝐟𝐨𝐫 𝐕𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫𝐬: Ankit Vani, Bac Nguyen, Samuel Lavoie, Ranjay Krishna, Aaron Courville 𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐒𝐲𝐧𝐨𝐩𝐬𝐢𝐬: Sparo introduces a novel transformer read-out mechanism that enhances selective attention by partitioning encodings into individually attended slots, improving performance across vision tasks. 𝐒𝐀𝐅𝐓: 𝐓𝐨𝐰𝐚𝐫𝐝𝐬 𝐎𝐮𝐭-𝐨𝐟-𝐃𝐢𝐬𝐭𝐫𝐢𝐛𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐢𝐧 𝐅𝐢𝐧𝐞-𝐓𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫𝐬: Bac Nguyen, Stefan Uhlich, Fabien Cardinaux, Lukas Mauch, Marzieh Edraki, Aaron Courville 𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐒𝐲𝐧𝐨𝐩𝐬𝐢𝐬: SAFT proposes a fine-tuning technique that selectively updates key model parameters, improving the out-of-distribution performance of vision-language models like CLIP. Read the research >> https://lnkd.in/gurkpxFV

Sony’s Tech Academy Channelは、様々なテクノロジー領域の学びの入り口として、その分野の専門家であるソニーのエンジニアが、基礎から最新情報までを分かりやすく解説するチャネルです。 シリーズ第8回はDistinguished Engineerである高島 芳和(Yoshikazu Takashima)が「技術を活用してコンテンツを作る、コンテンツ制作の現場で技術を鍛える」と題し、全6回にわたって解説します。 https://lnkd.in/g6xga7Wg #SonyTechEdu #STAC #ContentsCreation #Sony #Research

Sony’s Tech Academy Channel is a gateway to learning from Sony engineers about the latest advancements in their fields. . In this eighth edition, Yoshikazu Takashima, Sony’s Distinguished Engineer will give a total of six lectures on the topic of “Using technology to create content, and honing technology in the contents production site”. https://lnkd.in/g6xga7Wg Note: This content is in Japanese only. Please use YouTube’s auto translation feature when viewing. #SonyTechEdu #STAC #ContentsCreation #Sony #Research

ソニーグループCTOの北野宏明は、国連事務総長が招集する「人工知能に関するハイレベル諮問委員会」の一員として、世界の識者とともに誰もがAIの恩恵を享受できるためのAIガバナンスに向けた提言づくりに取り組んできました。その最終報告書では、世界が協力して、人権を守り等しく人類のためになるAIを実現するための、包括的な枠組みと7つの提言を示しています。https://lnkd.in/eQRDQpiN 北野は今回の経験を「人類に利益をもたらすグローバルなAIの枠組み作りに参加できたことは、研究者として意義深いことです」と語っています。 #GoverningAIForHumanity #AIAdvisoryBody #AIAB #AIGovernance #Sony #Research

As part of the UN Secretary-General's High-level Advisory Body on AI, Sony Group CTO Hiroaki Kitano has been working alongside experts from around the world on a set of guidelines to govern AI in a way that doesn't leave anyone behind. The final report is now available: https://lnkd.in/eQRDQpiN. The report provides a comprehensive framework and seven key recommendations for global cooperation on AI that will help to safeguard human rights and ensure the benefits of AI are equitably distributed. Kitano stated, “As a researcher, I felt it was important for me to join the effort to create the global framework for AI that benefits humanity.” #GoverningAIForHumanity #AIAdvisoryBody #AIAB #AIGovernance #Sony #Research

Looking for job opportunities in Tokyo? Join one of our online information sessions to learn more about open research roles at Sony! https://lnkd.in/g-eb8KN3   Info Session 1 Date: September 25, 2024 Time: 10:00 - 11:00 (JST - UTC+9) Note: Please convert into your local time zone Register here: https://lnkd.in/gfQCuw-z   Info Session 2 Date: October 8, 2024 Time: 10:00 - 11:00 (JST - UTC+9) Note: Please convert into your local time zone Register here: https://lnkd.in/gSVDU5mr   Event Outline: 1. Company Introduction 2. Talk session with engineers (including Q&A) 3. Recruitment information 4. Job description    We very much look forward to meeting you soon!   #Sony #SonyJobs #ResearchJobs #NowHiring #Jobs #Career #Engineer #Entertainment #Recruitment

Congratulations!

Effective September 1, 2024, Kenji Suzuki, Ph.D., a Principal Researcher at Sony Group Corporation, was appointed as a Visiting Professor in the Mathematical and Data Science Center at Nagoya University. In this role, Dr. Suzuki aims to foster emerging talent in the fields of mathematics and data science, encouraging students to push the boundaries of their disciplines to address societal issues.

9月15日から開催されるIEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE24)において、ソニーグループ(株) 先端研究部の前田 洋太 (Yota Maeda)、荒井 謙 (Ken Arai)、田中 雄、寺田 裕 (Yu Terada)、上野 比呂至 (Hiroshi Ueno)、手塚 宙之 (Hiroyuki Tezuka) による論文「Quantum PC algorithm: data-efficient and nonlinear causal discovery」が採択されました。下記日程のポスターセッションにて発表いたします。 QCE24に参加される方は、是非ご覧ください。 日時：2024年9月16日、17日、19日 https://lnkd.in/g-PFEmp3 (No.17) 場所：Palais des Congrès, Montréal, Québec, Canada QCE24: https://lnkd.in/epFWQj_D　 概要：因果探索法は、相関だけでは捉えきれない観測データの因果関係を推定するために発展してきました。中でも有名な手法であるPeter-Clark（PC）アルゴリズムは、確率分布の形状や変数間の関係性（例：線形性）を仮定せずに使用できるため、幅広い分野で利用されている一方、従来のPC法は多くのサンプルを必要とするという課題がありました。 本研究では、量子計算の理論から着想を得た量子カーネル法をPC法に組み込むことで、量子PC（qPC）法を考案、開発しました。量子カーネルの高い表現力を因果探索手法に組み合わせることで、人工データを用いたシミュレーション実験により、qPC法は少ないサンプル数で従来法（PC法）より高い精度を示しました。 これにより、大量のサンプルを得ることが難しい場合や短期間でデータを収集する場合の因果探索に対して、qPC法が有効であることが示唆されました。 量子コンピュータの発展とともに、今後は、実世界で利活用されている多種多様なデータ、特に産業的に重要なデータを用いた実証実験も期待されます。 #QCE24 #QuantumComputation #CausalDiscovery #Sony #Research