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北海道大学 情報科学研究科 メディアダイナミクス研究室 Laboratory of Media Dynamics

小川 直輝


小川 直輝 Naoki Ogawa

機械学習技術を応用したインフラ施設の維持管理支援に関する研究に従事.
IEEE Graduate Student Member.工学士(情報科学).
E-mail: naoki [at] 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

  • 2016年4月-2020年3月 北海道大学 工学部
  • 2020年4月-現在 北海道大学大学院情報科学院 修士課程
  • 2021年4月-現在 似鳥国際奨学財団 北海道ITみらい人材奨学生

職歴

ティーチングアシスタント

2020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)
  • 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」(前期・後期)
  • 北海道地区国立大学教養教育連携授業(後期)

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)
  • 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)

イベントアシスタント

2019年度

  • 第一回「KDDI財団共催北海道大学中学生へのデータサイエンス普及事業実行委員会主催のAIとデータサイエンスを知って親
    しむ講義×体験イベント2019(7月27日)」
  • 第二回「KDDI財団共催北海道大学中学生へのデータサイエンス普及事業実行委員会主催のAIとデータサイエンスを知って親
    しむ講義×体験イベント2019(12月21日)」

研究業績

論文誌

  1. N. Ogawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Distress image retrieval for infrastructure maintenance via self-trained deep metric learning using experts’ knowledge,” IEEE Access, vol. 9, pp. 65234-65245, 2021.(2019-2020 IF=3.745)  [paper]

国際会議

  1. N. Ogawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Region-based distress classification of road infrastructures via CNN without region annotation,” in Proceedings of 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2019, pp. 790-791.
  2. N. Ogawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Distress level classification of road infrastructures via CNN generating attention map,” in Proceedings on IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), 2020, pp. 97-98.
  3. N. Ogawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Degradation level estimation of road structures via attention branch network with text data,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), 2021. (Accepted)
  4. N. Ogawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Correlation-aware attention branch network using multi-modal data for deterioration level estimation of infrastructures,” in Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2021. (Accepted)

国内会議

  1. 小川直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀, “変状分類における Grad-CAM++ に基づいた CNN の注目領域の可視化に関する検討,” 令和元年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 153-154, 2019.
  2. 小川直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀, “Attention Map を用いた道路構造物の変状画像分類におけるテキストデータの導入に基づく高精度化に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 17–21, 2021.

講演

  1. 特になし

受賞等

  • The 2019 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize
  • 似鳥国際奨学財団 北海道みらいIT人材奨学金 奨学生(2021年1月)
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