過去のお知らせ
-
基盤モデルを対象としたモデルマージに関する研究成果が学術論文誌Applied Sciences（IF=2.5）に採択されました！
Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama “Analysis of Model Merging Methods for Continual Updating of Foundation Models in Distributed Data Settings,” Applied Sciences, 2025.
-
機械学習分野のトップカンファレンスAISTATS 2025（採択率31.3%）にて研究成果を発表しました！
2025年5月3日から5日にかけてタイ・プーケットで開催されているInternational Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) にて、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」に関する論文を発表しました。
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.
-
コンシューマエレクトロニクス関連の国際会議 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan, 2025 (ICCE-TW)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の5件の論文が採択されました！
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” -
協調フィルタリングにおけるBias Disparityの削減に取り組んだ研究がComputing Systems分野におけるトップジャーナルIEEE Transactions on Services Computing（IF=5.5）に採択されました！
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
-
脳活動情報を導入した敵対的防御の強化に関する論文が学術論文誌Sensors（IF=3.4）に採択されました！
Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Enhancing adversarial defense via brain activity integration without adversarial examples,” Sensors, 2025.
-
世界最高峰の信号処理に関する国際会議 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2025)にて発表を行いました！
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”
-
情報検索分野のトップカンファレンスECIR2025(採択率23%)にて発表を行いました！
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%)。
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.
-
昨日、北海道大学の学位授与式が開催され、当研究室の修士学生7名、および学部学生4名がそれぞれ学位を授与されました。
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！
-
Extending gaussian splatting to audio: optimizing audio points for novel-view acoustic synthesis
Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (IEEE VRW)
-
［特別講演］高速道路の日常点検効率化に向けたセマンティックセグメンテーションおよび深度推定による枯損木検出技術
斉藤 直輝, 山本 一輝, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
［特別講演］地名認識のための音声認識モデルの再学習に基づいた通報音声からの事象発生地点予測
吉田 将規, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
Manta: Enhancing mamba for few-shot action recognition of long sub-sequence
Wenbo Huang, Jinghui Zhang, Guang Li, Lei Zhang, Shuoyuan Wang, Fang Dong, Jiahui Jin, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
The 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-25)
-
画像プロンプト入力を活用した視覚言語モデルに基づくパーソナライズ異常検知手法に関する一検討
松田 遥, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
［特別講演］高速道路における橋梁点検効率化のための大規模視覚言語モデルを用いた技術者所見生成技術
清野竜生, 斉藤直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
Expert comment generation from sports videos using multimodal LLM
Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Huang-Chia Shih, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama
2025 International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2025)
-
線形表現仮説に基づいたfew-shot学習による視覚言語モデルの解釈可能性に関する検討
岡村 洋希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
テキストプロンプト最適化を導入したマルチモーダルLLMによる画像の感情分類の高精度化に関する検討
高橋 諒, 斉藤 直輝, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
連続的3Dシーン生成における空間整合性の考慮に関する検討
江良 勇輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告
-
Expert comment generation considering sports skill level using a large multimodal model with video and spatial-temporal motion features
Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama
Sensors
-
[特別講演] 点検調書作成支援に向けたIn-context Learningに基づく所見生成AIの高度化
佐藤 雅也, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告