TARO TOGO 藤後　太郎

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藤後 太郎
TOGO Taro
継続学習，画像生成，画像認識．
IEEE Graduate Student Member．電子情報通信学会 学生員．学士(工学)．
E-mail: taro-togo[at] lmd [dot] ist [dot] hokudai [dot] ac [dot] jp

AIの実社会応用に関する研究に興味があります．


  

News

[2024/12] Our papaer are accepted OJSP-ICASSP 2025! 

[2024/08] Our presentation won the MIRU Student Encouragement Award! 

[2024/05] Our paper was accepted in MIRU oral paper (Accept rate 31%)!!

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Coming soon…

経歴

  • 2023/04 ~ 現在 北海道大学大学院情報科学院 修士課程
  • 2019/04 ~ 2023/03 北海道大学 工学部

Internship

  • (—-) long-term internship (Paid, 2024.10.1 – Now)
  • BIPROGY 5 days Engineer Intern (Unpaid)

研究業績

論文誌

  • 〇T. Togo, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa, M. Haseyama, “Enhancing generative class Incremental learning performance with model forgetting approach,” IEEE Open Journal of Signal Processing (OJPS-ICASSP) (2023 IF=2.9), 2025 (Accepted).
  • 〇T. Togo, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa, M. Haseyama, “Analysis of continual learning techniques for image generative models with learned class information management,” Sensors (2023 IF=3.4), vol. 24, no. 10, 3087, pp. 1-18, 2024.

国際会議

  • 〇T. Togo, K. Maeda, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama, “Zero-shot high-risk situation detection based on semantic segmentation and pose estimation using fixed-point cameras at construction sites,” in Proc. International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC), pp. 1-5, Okinawa, Japan, July 2024. (Poster)
  • 〇T. Togo, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa, M. Haseyama, “Introducing class replacement technique in class incremental learning in generative models,” in Proc. IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), pp. 239-240, Taichung, Taiwan, July 2024. (Poster)
  • 〇T. Togo, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa, M. Haseyama, “Novel feature extraction for classification of auditory-visual stimuli from fNIRS signals,” in Proc. IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 762-763, Nara, Japan, October 2023. (Poster)

国内会議

  • 〇T. Togo, K. Maeda, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama, “Refining generative class incremental learning performance through model forgetting strategies,” 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU), 2024.8. (Oral)
  • 〇藤後太郎，藤後廉，前田圭介，小川貴弘，長谷山美紀，“マルチモーダル大規模言語モデルを用いた fMRIからの言語情報の推定に関する検討 – In-context Learning に基づく時系列聴覚刺激からの言語情報の推定 -,”令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 248-249, 2023.11. （口頭発表・査読無）
  • 〇藤後太郎，山ノ井高洋，豊島恒，坂本雄児，“Palmi動作イメージを想起した際のEEGを用いたBCI,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 239-240, 2022.10. （口頭発表・査読無)

受賞

  • 令和6年度 MIRU2024 学生奨励賞（2024年8月）
  • 令和5年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (2023年11月)

外部資金

  • 似鳥国際奨学財団 大学生対象奨学金（IT人材）8万/月　(2024年10月~)

学内活動

  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」 (2024年度)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習 II」 (2024年度)
  • 北海道大学　全学教養科目「情報学Ⅰ」（2023年度）

学外活動

  • 管理者用提出物管理ウェブアプリ(2024.10.1-Now, Ongoing）
  • 検索と言語生成モデルを利用した業務支援システム（2024.5.1-2024.8.1, Private）
  • 被験者実験主催者と被験者をつなぐウェブアプリ（2023.10.1-2024.3.1, Closed）

資格

  • 基本情報技術者

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