CVChessは、深層学習を用いて物理的なチェスボードの画像をフォーサイス・エドワーズ記法（FEN）に変換するフレームワークです。この技術は、パンデミック以降に増加したチェスの視聴者に向けて、アナログなチェスゲームとデジタルな体験のギャップを埋めることを目的としています。具体的には、スマートフォンのカメラで捉えたチェスボードのRGB画像を、エッジ検出を行うためのハフ変換、ボードの整列、64の個別のマスへの分割、さらには13クラス（白・黒のユニークな駒6種ずつと空のマス）の分類を経て、FEN文字列にエンコードします。本研究では、残差接続を持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用し、トレーニングデータセットとして10,800枚の注釈付き画像を用いてモデルの精度を向上させました。このFEN文字列は、チェスエンジンに入力され、次の最適な手を生成するために使用されます。