コンピュータ・ビジョン分野の世界三大国際学会のひとつ、「European Conference on Computer Vision 2026(ECCV 2026、以下「ECCV」)*?」で、株式会社T2(東京都千代田区、代表取締役CEO:熊部 雅友、以下「T2」)の社員、横川 俊介(技術開発本部 認識システム開発部に所属)の論文(以下「本論文」)*?がこのほど採択されました。
本論文は、2026年9月にスウェーデンで開催されるECCV 2026で発表予定です。

BEVを使った3D物体検出結果イメージ
T2の自動運転トラックに搭載したカメラで撮影した映像
T2は、2027年度以降にレベル4*?自動運転トラックによる幹線輸送サービスの開始を目指しています。これにあたり、T2 のような積載量の多い大型トラックは、乗用車に比べて制動距離が長く、高速域での走行が求められるため、自動運転トラックに搭載したカメラなど各種センサーで、なるべく広い範囲をAIがリアルタイムに認識できる技術の開発を進めています。
今回、ECCVで採択された横川の論文「FlashBEV: Fast and Memory-Efficient Exact BEV Transformation with IO-Awareness(日本語訳:FlashBEV:GPU IO最適化による高速・省メモリなBEV変換)」では、こうした技術において不可欠となる、カメラを通じて得た平面の映像を鳥瞰図(Bird's Eye View、以下「BEV」)へ変換するプロセスについて、新たな手法を提案しています。
BEVをめぐっては、車両に搭載できる装置に限りがある中で、いかに高速かつ正確に変換できるかが重要な課題となっています。こうした課題に対し、本論文では、メモリの消費量を大幅に低減しつつBEVへの変換を高速化する新たな手法を提案したことで、広範囲を認識する精度の向上やリアルタイムな推論の実現に資する点が評価され、採択が決まりました。
今後、本論文で提起した知見をT2の自動運転システムへ早期に実装し、レベル4に向けた必要な技術開発をさらに加速させてまいります。

T2「技術開発の今」記事はこちら:https://note.com/t2_auto/m/me5755ce4aef0
*? ホームページ:https://eccv.ecva.net/
*? 論文全文:https://arxiv.org/pdf/2607.10071v1
*? 特定の走行環境条件を満たす限定された領域において、自動運行装置が運転操作の全部を代替する状態