SoC设计与应用技术领导厂商Socionext Inc宣布，联合大阪大学数据能力科学研究所长原教授研究小组共同开发新型深度学习算法，该算法无需制作庞大的数据集，只需通过融合多个模型便可在极度弱光的条件下进行精准检测物体及图像识别。Socionext笹川幸宏和大阪大学长原教授在8月23日至28日(英国夏令时间)举办的欧洲计算机视觉国际会议(ECCV 2020)上报告了这一研究成果。
近年来尽管计算机视觉技术取得了飞速发展，但在低照度环境下车载摄像头、安防系统等获取的图像质量仍不理想，图像辨识性能较差。不断提升低照度环境下图像识别性能依旧是目前计算机视觉技术面临的主要课题之一。
为解决上述课题，Socionext与大阪大学联合研究团队通过迁移学习和知识蒸馏等机器学习方法，提出采用领域自适应的学习方法，即利用现有数据集来提升目标域模型的性能。
