NEWS お知らせ

1. Ryo Takahashi, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Personalized Visual Emotion Classification through Discrete Prompt Tuning of Large Multimodal Model”
2. Shilin Liu, Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Stabilizing Self-consuming Training Loop on Music Generation Based on Music Embeddings”
3. Chang Wang, Chinami Fukui, Ziwen Lan, Guang Li, Akihiro Tamura, Tsuyoshi Hanada, Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text Detection for Culvert Engineering Drawings Based on Data Transformation and Model Fusion”
4. Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of Model Merging for Open-Vocabulary Models with Parameter Efficient Fine-Tuning Leveraging Distributed Data”
5. Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Evaluation of Effectiveness of Adversarial Defense Model Using Only Brain Activity Information”

https://www.icce-tw.org

Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Linear structure analysis of embeddings for bias disparity reduction in collaborative filtering” (Accepted for publication)

https://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=4629386

Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Enhancing adversarial defense via brain activity integration without adversarial examples,” Sensors, 2025.

インド ハイデラバードで開催されたICASSP2025にて、以下の論文を発表しました。
https://2025.ieeeicassp.org

【Regular Track】

[1] Ren Tasai, Guang Li, Ren Togo, Minghui Tang, Takaaki Yoshimura, Hiroyuki Sugimori, Kenji Hirata, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama, “Continuous Self-Supervised Learning Considering Medical Domain Knowledge in Chest CT Images”
[2] Longzhen Li, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative Dataset Distillation Based on Self-knowledge Distillation”
[3] Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gradient-oriented Clustered Federated Learning with Efficient Knowledge Sharing in Non-IID Settings”
[4] Kenta Uesugi, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Triplet Synthesis For Enhancing Composed Image Retrieval via Counterfactual Image Generation”
[5] Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Robust Adversarial Defense Based on Non-Transferability of Attack across Foundation Models”

【OJSP Track】

[6] Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing Generative Class Incremental Learning Performance with a Model Forgetting Approach”
[7] Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing Classification Models with Sophisticated Counterfactual Images”

2025年4月6日-10日にイタリア・ルッカで開催された情報検索分野のトップカンファレンス European Conference on Information Retrieval (ECIR2025) にて、当研究室からLLMと知識グラフに基づく推薦技術に関する研究成果を発表しました (採択率23%)。

https://ecir2025.eu

Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “LLM is Knowledge Graph Reasoner: LLM’s Intuition-aware Knowledge Graph Reasoning for Cold-start Sequential Recommendation,” in Proceedings of the European Conference on Information Retrieval, pp.263-278, 2025.

修士学生5名は研究室を巣立ち、2名の修士学生は博士課程に進学します。また、学部学生全員が修士課程に進学します。
また、卒業生・修了生に以下の賞が授与されました。

●北海道大学 工学部長賞
学部4年生　早川 楓

●北海道大学大学院情報科学院　学院長賞
修士2年生　清野 竜生

皆さん、誠におめでとうございます！

2025年3月8日から12日にかけてフランスで開催されたバーチャルリアリティ分野のトップカンファレンスである IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR) のポスタートラックにて、Gaussian Splattingの音声ドメインへの拡張に関する研究成果を発表しました。
https://ieeevr.org/2025/
Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Extending Gaussian Splatting to Audio: Optimizing Audio Points for Novel-view Acoustic Synthesis,” IEEE VR, 2025.

インフラ×AIの異分野融合研究に関する成果が、土木学会構造工学委員会 AI・データサイエンス論文集に採択されました。

[1] 佐藤雅也, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “点検調書作成支援のための生成AIを用いた所見の自動生成 －クラスタ分析を通じた類似画像検索に基づく in-context learning の導入－”
[2] 中島佑, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “データ拡張を用いたin-context learning 導入による道路構造物の点検画像からの損傷程度分類”

[2]の研究はNEXCO東日本との共同研究の成果となります。
なお、上記研究はデジタルツイン・DXシンポジウム2025で発表予定です。
https://committees.jsce.or.jp/struct1002/node/45

2025/2/25～2025/3/4にアメリカ・フィラデルフィアにて開催The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-25)のMain Technical Trackに当研究室から1件の発表を行いました。

Wenbo Huang, Jinghui Zhang, Guang Li, Lei Zhang, Shuoyuan Wang, Fang Dong, Jiahui Jin, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Manta: Enhancing Mamba for few-shot action recognition of long sub-sequence,” AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp. 1-9, Philadelphia, PA, USA, 2025. (Acceptance Rate=23.4%)
https://aaai.org/conference/aaai/aaai-25

なお，本研究は中国東南大学、南京師範大学および南方科技大学との国際連携研究となります。

当研究室の修士２年の岡村洋希君、清野竜生君、藤後太郎君が、『電子情報通信学会北海道支部学生奨励賞』を受賞しました。
おめでとうございます！

当研究室の博士学生3名が The 2024 IEEE Sapporo Section Encouragement Award を受賞しました。

また、修士学生1名、学部学生2名が The 2024 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize を受賞しました。

おめでとうございます！

これらの賞は、以下の論文に授与されています。

# IEEE Sapporo Section Encouragement Award

1. Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Hierarchical multi-label attribute classification with graph convolutional networks on anime illustration,” IEEE Access, vol.11, pp.35447-35456 (2023)

2. Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “SpectralMAP: approximating data manifold with spectral decomposition,” IEEE Access, vol.11, pp.31530-31540 (2023)

3. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,“Cross-modal image retrieval considering semantic relationships with many-to-many correspondence loss,” IEEE Access, vol. 11, pp. 10675-10686, 2023.

# IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize

4. 登石 光士郎, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “基盤モデル間の攻撃非転移性に基づく敵対的防御に関する検討”, 令和6年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.173-174 (2024)

5. 内田 結子, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “物体検出モデルの信頼度スコアに基づくSingle image-to-3Dモデルの評価指標に関する検討”, 令和6年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.91-92 (2024)

6. 久保田 健太, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “モデルの学習軌跡を用いたパーソナライズド連合学習におけるクライアントの非階層的クラスタリングの精度向上に関する検討”, 令和6年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.177-178 (2024)

バーチャルリアリティ分野のトップカンファレンスである IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR) のポスタートラックに当研究室から投稿していたGaussian Splattingの音声ドメインへの拡張に関する論文が採択されました．
IEEE VRは2025年3月8日から12日にかけてフランスで開催予定です．
https://ieeevr.org/2025/

Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Extending Gaussian Splatting to Audio: Optimizing Audio Points for Novel-view Acoustic Synthesis,” IEEE VR, 2025.

機械学習分野におけるInternational Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) に当研究室から投稿していた「双曲空間を導入したガウス過程潜在変数モデル」に関する論文が採択されました（採択率31.3%）．
AISTASは2025年5月3日から5日にかけてタイで開催予定です．
https://aistats.org/aistats2025

Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Hyperboloid GPLVM for Discovering Continuous Hierarchies via Nonparametric Estimation,” International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025.

Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Expert Comment Generation Considering Sports Skill-Level Using a Large Multimodal Model with Video and Spatial–Temporal Motion Features,” Sensors (Accepted for publication), 2025.

佐藤 雅也, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “点検調書作成支援のための生成AIを用いた所見の自動生成　－データプール圧縮を用いた類似画像検索に基づくin-context learningの導入－”, AI・データサイエンス論文集, vol.5, no.3, pp.706-718 (2024)

題目 モーションデータを用いたSpatial Temporal Attention Graph Convolutional Networkによる熟練度分類の高精度化に関する検討
資料番号 ME2024-17 (VOL.48,NO.6 2024/2/19発表)
誠におめでとうございます！

[1] Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhanced Framework for Generating Counterfactual Images with Sophisticated Caption and Inversion-free Image Editing”
[2] Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving Robustness of CLIP by Adversarial Training Enhanced by Brain Activity”
[3] Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Huang-Chia Shih, Satishi Asamizu, Miki Haseyama, “Expert Comment Generation from Sports Videos Using Multimodal LLM”
[4] Huaying Zhang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Learning Hierarchical Video-Text Relationship via Large Language Model for Cross-modal Video Retrieval”
[5] Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Balancing Generalization and Personalization by Sharing Layers in Clustered Federated Learning”

Guang Li, Ren Togo, Katsuhiro Mabe, Shunpei Nishida, Yoshihiro Tomoda, Fumiyuki Shiratani, Masashi Hirota, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multistage Deep Learning for Classification of Helicobacter Pylori Infection Status Using Endoscopic Images,” Journal of Gastroenterology, 2025. (Accepted for publication)

https://link.springer.com/journal/535

当研究室から投稿していたNeRFの品質評価指標に関する研究成果がIEICE Transactionsに採択されました。

Ren Togo, Rintaro Yanagi, Masato Kawai, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “AMDIS: Amplitude Dissimilarity Reduced Reference IQA Metric for Neural Radiance Field,” IEICE Transactions, 2024.

ICASSPは、IEEE Signal Processing Societyのフラグシップカンファレンスであり、Google ScholarのSignal Processingのカテゴリにおける国際会議の中で1位にランクしています。来年はHyderabad, Indiaで開催です。

【Regular Track】

[1] Ren Tasai, Guang Li, Ren Togo, Minghui Tang, Takaaki Yoshimura, Hiroyuki Sugimori, Kenji Hirata, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama, “Continuous Self-Supervised Learning Considering Medical Domain Knowledge in Chest CT Images”

[2] Longzhen Li, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative Dataset Distillation Based on Self-knowledge Distillation”

[3] Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gradient-oriented Clustered Federated Learning with Efficient Knowledge Sharing in Non-IID Settings”

[4] Kenta Uesugi, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Triplet Synthesis For Enhancing Composed Image Retrieval via Counterfactual Image Generation”

[5] Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Robust Adversarial Defense Based on Non-Transferability of Attack across Foundation Models”

【OJSP Track】

[6] Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing Generative Class Incremental Learning Performance with a Model Forgetting Approach”

[7] Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing Classification Models with Sophisticated Counterfactual Images”

https://2025.ieeeicassp.org