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  • IEEE ICIP 2024に当研究室の論文3件が採択されました!

    IEEE ICIP 2024に当研究室の論文3件が採択されました!
    UAEアブダビで開催予定の世界最大規模の画像処理系国際会議2024 IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP 2024、採択率:48%)に当研究室から投稿した以下の3件の論文が採択されました。
    ①Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “REINFORCING PRE-TRAINED MODELS USING COUNTERFACTUAL IMAGE”
    ②Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “CROSS-DOMAIN FEW-SHOT IN-CONTEXT LEARNING FOR ENHANCING TRAFFIC SIGN RECOGNITION”
    ③Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “ZERO-SHOT COMPOSED IMAGE RETRIEVAL CONSIDERING QUERY-TARGET RELATIONSHIP LEVERAGING MASKED IMAGE-TEXT PAIRS”

    https://2024.ieeeicip.org

  • 半導体製造装置のセンサデータを用いた深層距離学習による類似事例検索に関する検討

    斉藤 直輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小林 累輝, 中村 隆央, 岡谷 基弘, 数井 誠人, 松沢 貴仁, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

    第38回 人工知能学会全国大会 (JSAI2024)

  • ゴム材料の物性値に影響する工程 · 環境要因の推定に関する検討

    柳 凜太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

    第38回 人工知能学会全国大会 (JSAI2024)

  • Graph masked autoencoderを用いた知識グラフ推論に基づく説明可能性のある推薦に関する検討

    櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

    第38回 人工知能学会全国大会 (JSAI2024)

  • 工事現場映像における深度情報を活用した重機接触事故リスクの推定

    五箇 亮太, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

    第38回 人工知能学会全国大会 (JSAI2024)

  • モーションおよび視線データを用いたSpatial Temporal Attention GCNによる熟練度分類に関する検討

    清野竜生, 斉藤直輝, 小川貴弘, 浅水仁, 長谷山美紀

    第38回 人工知能学会全国大会 (JSAI2024)

  • Trial analysis of brain activity information for the presymptomatic disease detection of rheumatoid arthritis

    Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Tasuku Kayama, Takuya Sasaki, Kazuki Tainaka, Masaaki Murakami, Miki Haseyama

    Bioengineering

  • Generalizing deep learning-based distress segmentation models for subway tunnel images by test-time training

    Zongyao Li, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

    Intelligence, Informatics and Infrastructure

  • 工事現場の定点カメラを用いた物体検出および姿勢推定に基づくZero-shot高リスク状況検出

    大羽賀 駿也, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

    AI・データサイエンス論文集

  • 大規模言語モデルを用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

    AI・データサイエンス論文集

  • Spatial-temporal attentionを導入した再帰型ニューラルネットワークに基づく重機との接触事故リスクの推定

    五箇 亮太, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

    AI・データサイエンス論文集

  • 地下鉄トンネル点検における技術者のモーションデータを用いた熟練度分類 – 説明可能なGraph Convolutional Networkの導入 –

    清野竜生, 斉藤直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀

    AI・データサイエンス論文集

  • 2024年5月28日から31日まで静岡県浜松市で開催された国内最大規模のAI研究発表のイベントである第38回人工知能学会全国大会にて当研究室から5件の発表を行いました!

    2024年5月28日から31日まで静岡県浜松市で開催された国内最大規模のAI研究発表のイベントである第38回人工知能学会全国大会にて当研究室から5件の発表を行いました!

    [1] 五箇 亮太, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “工事現場映像における深度情報を活用した重機接触事故リスクの推定”

    [2] 清野 竜生, 斉藤 直輝, 小川 貴弘, 浅水 仁, 長谷山 美紀, “モーションおよび視線データを用いたSpatial Temporal Attention GCNによる熟練度分類に関する検討”

    [3] 斉藤 直輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小林 累輝, 中村 隆央, 岡谷 基弘, 数井 誠人, 松沢 貴仁, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “半導体製造装置のセンサデータを用いた深層距離学習による類似事例検索に関する検討”

    [4] 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Graph masked autoencoderを用いた知識グラフ推論に基づく説明可能性のある推薦に関する検討”

    [5] 柳 凜太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料の物性値に影響する工程・環境要因の推定に関する検討”

    [1]は東日本高速道路株式会社北海道支社との共同研究成果、

    [3]は東京エレクトロン株式会社との共同研究成果、

    [5]は住友ゴム工業株式会社との共同研究成果です。

  • 2024年5月27日に土木学会で開催されたデジタルツイン・DXシンポジウム2024にて当研究室から5件の発表を行いました!

    2024年5月27日に土木学会で開催されたデジタルツイン・DXシンポジウム2024にて当研究室から5件の発表を行いました!

    [1] 大羽賀駿也, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀,”工事現場の定点カメラを用いた物体検出および姿勢推定に基づくZero-shot高リスク状況検出”

    [2] 五箇亮太, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀,”Spatial-temporal attentionを導入した再帰型ニューラルネットワークに基づく重機との接触事故リスクの推定”

    [3] 吉田将規, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀,”大規模言語モデルを用いた通報音声からの事象発生地点予測”

    [4] Zongyao Li, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,”Generalizing deep learning-based distress segmentation models for subway tunnel images by test-time training”

    [5] 清野竜生, 斉藤直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀,”地下鉄トンネル点検における技術者のモーションデータを用いた熟練度分類-説明可能なGraph Convolutional Networkの導入-”

    [1]および[2]は東日本高速道路株式会社北海道支社との共同研究成果、

    [3]は一般財団法人 北海道道路管理技術センターとの共同研究成果、

    [4]および[5]は東京地下鉄株式会社との共同研究成果です。

    本シンポジウムにて発表した論文は,「AI・データサイエンス論文集」として,J-STAGEに掲載されています。

  • 国内最大規模の画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に3件の論文が口頭発表論文として採択されました!

    国内最大規模の画像の認識・理解シンポジウムMIRU2024に3件の論文が口頭発表論文として採択されました!
    2024年8月6日~9日に熊本で開催されるMIRU2024に、以下の3件の論文が、口頭発表論文(採択率31%)として採択されました。

    • Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Integrating Query-target Relationship to Zero-shot Composed Image Retrieval from Masked Image-text Pairs,” MIRU 2024.
    • He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Reliable and Personalized Federated Learning with Prompt-based Method for Visual Question Answering in Medical Domain,” MIRU 2024.
    • Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Refining Generative Class Incremental Learning Performance through Model Forgetting Strategies,” MIRU 2024.

    https://miru-committee.github.io/miru2024/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0WC8gRC5dChZEstZyz-tgQsUyWsc4hkhFCTfdxtXff3i031fn3JsmMbQ4_aem_AZ0PWy1jljTUT7Mbn0dMt0LcKQCtIbKjXbObBDKlTuGKJbhwRDB7-jDLI_MONpvFLiByHar2qlQypK4gF4K8ipH4

  • 当研究室 藤後特任助教の論文が、AI分野のトップ論文誌IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) (IF=10.4)に採択されました! 

    当研究室 藤後特任助教の論文が、AI分野のトップ論文誌IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) (IF=10.4)に採択されました! 
    本論文では、Vision and Language分野における新たな表現学習手法を提案しています。コードは以下のリンクからアクセス可能です。https://github.com/ganmodokix/concvae
    Ren Togo, Nao Nakagawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “ConcVAE: Conceptual Representation Learning,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024. (Accepted for publication)

  • 脳活動情報から未病検知を目指す萌芽的な研究論文が、学術論文誌Bioengineering (2022 IF: 4.6) に採録されました!

    脳活動情報から未病検知を目指す萌芽的な研究論文が、学術論文誌Bioengineering (2022 IF: 4.6) に採録されました!

    本研究は、ムーンショット型研究開発事業「病気につながる血管周囲の微小炎症を標的とする量子技術、ニューロモデュレーション医療による未病時治療法の開発」に係る成果です。

    Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Tasuku Kayama, Takuya Sasaki, Kazuki Tainaka, Masaaki Murakami, Miki Haseyama, “Trial Analysis of Brain Activity Information for Presymptomatic Disease Detection of Rheumatoid Arthritis,” Bioengineering, 2024. (Accepted for publication)

  • 回路・システム・コンピュータ・通信技術に関する国際会議39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2024)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の2件の論文が採択されました!

    回路・システム・コンピュータ・通信技術に関する国際会議39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2024)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の2件の論文が採択されました!
    https://www.itc-cscc2024.org/
    [1] Taro Togo, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Zero-shot High-risk Situation Detection Based on Semantic Segmentation and Pose Estimation Using Fixed-point Cameras at Construction Sites”
    [2] Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu and Miki Haseyama, “Graph Convolutional Network-based Sports Skill-level Recognition via Deep Metric Learning”

  • CO2 吸収能力推定を目的とした藻場領域のセグメンテーションに関する論文が、学術論文誌Remote Sensing (2022 IF: 5.0)に採録されました!

    CO2 吸収能力推定を目的とした藻場領域のセグメンテーションに関する論文が、学術論文誌Remote Sensing (2022 IF: 5.0)に採録されました!

    本研究成果はブルーカーボンによるCO2吸収量調査の効率化に貢献可能な技術です.

    Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Akinori Sako, Isao Yamauchi, Tetsuya Hayakawa, Shigeyuki Nakamae, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Algal bed region segmentation based on ViT-Adapter using aerial images for estimating CO2 absorption capacity,” Remote Sensing, 2024. (Accepted for publication)

    ※本研究成果は、国土交通省北海道開発局、国立研究開発法人寒地土木研究所、株式会社アルファ水工コンサルタンツおよび北海道えりも町との連携による研究成果です.

    https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/230425_pr.pdf



  • グラフ畳み込みネットワークを用いた熟練度分類に関する研究成果が、学術論文誌Sensors(2022 IF: 3.9)に採録されました!

    グラフ畳み込みネットワークを用いた熟練度分類に関する研究成果が、学術論文誌Sensors(2022 IF: 3.9)に採録されました!

    Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Expert–novice Level Classification Using Graph Convolutional Network

    Introducing Confidence-aware Node-level Attention Mechanism,” Sensors (Accepted for publication), 2024.

    https://www.mdpi.com/journal/sensors