RINTARO YANAGI 柳 凜太郎



柳 凜太郎 Rintaro Yanagi

Research interest.
Multimedia information processing, Machine learning, Cross-modal analysis, Re-ranking, Interaction, 3d point cloud, Vision and language, Generative adversarial network, Video summarization, Database analysis, Visual question answering, Visual question generation, Material informatics

IEEE,電子情報通信学会 会員.
E-mail: yanagi@lmd.ist.hokudai.ac.jp

経歴 職歴 論文誌 国際会議 国内学会 講演 受賞

経歴

  • 2015年4月-2019年3月 北海道大学 工学部
  • 2019年4月-2021年4月 北海道大学大学院情報科学院 修士課程
  • 2020年4月-2022年3月 似鳥国際奨学財団 北海道ITみらい人材奨学生
  • 2021年4月-現在 北海道大学大学院情報科学院 博士課程
  • 2021年4月-現在 日本学術振興会 特別研究員DC1
  • 2021年8月-11月 オムロンサイニックエックス リサーチインターン

職歴

非常勤講師

      • 北海学園大学 工学部「計算機実習Ⅲ」(2021年度,2022年度)

ティーチングアシスタント

2019年度

      • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
      • 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」(前期・後期)
      • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I, II」(前期・後期)

2020年度

      • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
      • 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」(前期・後期)
      • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I, II」(前期・後期)

2021年度

      • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
      • 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」(前期・後期)
      • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I, II」(前期・後期)

2022年度

      • 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」(前期)
      • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I」(前期)

ティーチングフェロー

2021年度

      • 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」(前期・後期)

2022年度

      • 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」(前期・後期)

研究業績

論文誌

  • R. Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Interactive Re-ranking via Object Entropy-guided Question Answering for Cross-modal Image Retrieval” ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, Vol.18, issue 3, 2021. (2021 IF=3.144) [paper]
  • R. Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Domain adaptive cross-modal image retrieval via modality and domain translations” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol.E104-A, no.6, pp.866-875, 2020. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Enhancing cross-modal retrieval based on modality-specific and embedding spaces,” IEEE Access, vol. 8, pp. 96777-96786, 2020. (2018 IF=4.098)  [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Text-to-image GAN-based scene retrieval and re-ranking considering word importance,” IEEE Access, vol. 7, pp. 169920-169930, 2019. (2018 IF=4.098)  [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Query is GAN: scene retrieval with attentional text-to-image generative adversarial network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153183-153193, 2019. (2018 IF=4.098)  [paper] 2020 IEEE Sapporo Section Best Paper Award

国際会議

Regular paper
  • Masato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Free-viewpoint sports video generation based on dynamic NeRF considering time series,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2022. (Accepted)
  • Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-modal image retrieval considering semantic relationships with object information,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2022. (Accepted)
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Database-adaptive re-ranking for enhancing cross-modal image retrieval,” in Proceedings of 2021 ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2021), 2021, oral (top 9.2 % paper, 179/1942, 3/3 oral accept ), pp.3816-3825. [project page]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Interactive re-ranking for cross-modal retrieval based on object-wise question answering,” in Proceedings of 2020 ACM International Conference on Multimedia in Asia (ACM MM asia 2020), 2020, Best Paper Runner-up Award. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Image retrieval with lingual and visual paraphrasing via generative models,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2020), 2020, pp.2431-2435. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Image retrieval with data augmentation of sentence labels based on paraphrasing,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2020), 2020. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Scene retrieval using text-to-image GAN-based visual similarities and image-to-text model-based textual similarities,” in Proceedings of 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), 2019, pp. 13-14. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Scene retrieval for video summarization based on text-to-image GAN,” in Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2019), 2019, pp. 1825-1829. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Scene retrieval from multiple resolution generated images based on text-to-image GAN,” in 2019 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2019), 2019. [paper]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Image retrieval from vague description based on AttnGAN,” in Proceedings of 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2018), 2018, pp. 167-168. [paper]
Demo paper
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama, “IR Questioner: QA-based interactive retrieval system,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), 2021, pp. 967-968.  [project page]
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Multimedia information retrieval for mixed interaction based on cross-modal retrieval and hand gesture browsing,” in Proceedings of 2020 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2020), 2020  [paper].
  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Voice-input multimedia information retrieval system based on text-to-image GAN,” in Proceedings of 2019 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), 2019, pp. 967-968, Outstanding Prize IEEE GCCE2019 Excellent Demo! Award. [paper]

国内会議

  • R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Database-adaptive transfer learning for question answering-based re-ranking in cross-modal retrieval,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2022), 2022. long oral accept (33件/174件,18.97%)
  • R. Yanagi, A. Hashimoto, S. Sone, N. Chiba, J. Ma and Y. Ushiku, “Edge-selective feature weaving for point cloud matching,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2022), 2022. long oral accept (33件/174件,18.97%)
  • 柳 凜太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料開発のためのGenerative Adversarial Networkに基づく配合量および物性値からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.187-191, 2022.
  • 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “画像内の物体に着目した画像検索に関する検討 -RetinaNet を用いた物体認識に基づく高精度化-,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 377–381, 2019.
  • 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “敵対的生成ネットワークに基づくドメイン適応可能な文をクエリとする画像・映像検索手法に関する検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2019), 2019.
  • 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討,” イメージ・メディア・クオリティ研究会(IMQ), pp. 21-24, 2019.
  • 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “AttnGAN を用いたシーン検索に関する検討 ー再検索の導入による高精度化ー,” 平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 12-13, 2018.

講演

  • 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “[特別講演]ゴム材料開発のための Conditional StyleGAN に基づく 配合量からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 171-175, 2021.2.

 

Preprint

  • R. Yanagi,A. Hashimoto, S. Sone, N. Chiba, J. Ma and Y. Ushiku, “Edge-selective feature weaving for point cloud matching,” arXiv preprint arXiv:2202.02149. [paper]  [記事]

受賞等

  • 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019) Outstanding Prize IEEE GCCE2019 Excellent Demo! Award
  • 似鳥国際奨学財団 北海道みらいIT人材奨学金 奨学生(2020年1月)
  • 北海道大学 社会展開実践 DS-Design プログラム(2020年1月) [動画link]
  • 日本学術振興会 特別研究員DC1(2021年4月,採択率20%)
  • 2020 IEEE Sapporo Section Paper Awards, Best Paper Award Winner[link]
  • Best Paper Runner-up Award of ACM Multimedia Asia 2020[link]
  • 北海道大学大学院情報科学院 修士課程 令和3年度 首席・総代
  • 北海道大学大学院情報科学院 研究院長賞
  • 2021 IEEE Sapporo Section Paper Awards, Encouragement Award Winner
  • 2022 MIRU 学生奨励賞

その他

  • 日本データベース学会(DBSJ) Newsletter 2021年12月号 (Vol. 14,No. 7), 寄稿 ACM Multimedia 2021 参加報告 [link]

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