過去のお知らせ
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A note on specific object removal in urban scene using video inpainting approach
Jiahuan Zhang, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
映像情報メディア学会技術報告
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学術論文誌IEEE Accessに採択されました！
当研究室より投稿していたロバストなデータ可視化手法に関する研究成果がIEEE Accessに採択されました。
Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “SpectralMAP: Approximating Data Manifold with Spectral Decomposition,” IEEE Access, 2023. (2021 IF=3.476)
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合同研究会にて10件の発表を行いました!
2023年2月21日(火)-2月22日(水)に北海道大学情報科学研究院棟で開催された映像情報メディア学会 マルチメディアストレージ研究会・メディア工学研究会・映像表現&CG研究会、電子情報通信学会 画像工学研究会・ITS研究会の合同研究会において、当研究室より以下の発表を行いました。① Yaozong Gan,Guang Li,Ren Togo,Keisuke Maeda,Takahiro Ogawa,Miki Haseyama:”A Note on Traffic Sign Recognition Based on Vision Transformer Adapter Using Visual Feature Matching”② 蘭 子文,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”属性情報の階層関係を考慮したアニメイラストのマルチラベル分類に関する検討”③ 張 華瀛,柳 凜太郎,藤後 廉,小川貴弘,長谷山美紀:”データベース特化型クロスモーダル画像検索のためのテキストプロンプトチューニングに関する検討”④ 朱 赫,藤後 廉,小川貴弘,長谷山美紀:”物体検出モデルに基づく視覚表現を用いた解釈可能なVisual Question Answeringモデルに関する検討”⑤ 五箇亮太,諸戸祐哉,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”サッカー映像における時空間的関係を考慮したシュート予測の高精度化に関する検討 ～ 競技者のチーム情報に基づく完全二部グラフの導入 ～”⑥ 渡部航史,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”クラス情報を導入したグラフ表現による教師有り潜在変数モデルの高精度化に関する検討”⑦ 吉田将規,藤後 廉,小川貴弘,長谷山美紀:”360度映像におけるマルチビュー学習に基づくバイノーラル音声生成の高精度化に関する検討”⑧ Jiahuan Zhang,Ren Togo,Keisuke Maeda,Takahiro Ogawa,Miki Haseyama:”A Note on Specific Object Removal in Urban Scene Using Video Inpainting Approach”⑨ 馮 鈺虎,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”ユーザの視線情報を考慮したコンテンツベースの画像再検索に関する検討”さらに、北海道発 産官学・地域連携，ダイバーシティ特別セッションにおいて、長谷山教授が拠点長を務めるデータ駆動型融合研究創発拠点（D-RED）の取組を以下の特別講演の中で紹介しました。⑩ 長谷山美紀,水谷祐輔,田中晋吾:”［特別講演］北海道大学におけるデータ駆動型融合研究創発の取組”
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世界最高峰の信号処理に関する国際会議 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023: https://2023.ieeeicassp.org/)にメディアダイナミクス研究室より投稿した7件の論文が採択されました！
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。今年はギリシャで開催です。(1) Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Learning graph Laplacian from intrinsic patterns via Gaussian process”(2) Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving dropout in graph convolutional networks for recommendation via contrastive loss”(3) Ryo Shichida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of visual contents from human brain signals via VQA based on brain-specific attention”(4) Ryosuke Sawata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Class-aware shared Gaussian process dynamic model”(5) Jiahuan Zhang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Defense against black-box adversarial attacks via heterogeneous fusion features”(6) Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Binauralization Robust to Camera Rotation Using 360°Videos”(7) Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Recallable question answering-based re-ranking considering semantic region for cross-modal retrieval” (OJSP Review Track枠)
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2023年2月7日～14日にアメリカのワシントンD.C.で開催された人工知能分野のトップカンファレンス AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2023にて医用画像を対象としたデータセット蒸留に関する研究成果をワークショップ論文として発表しました。
https://aaai-23.aaai.org/https://r2hcai.github.io/AAAI-23/pages/accepted-papers.html
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset Distillation for Medical Dataset Sharing,” AAAI Workshop, 2023.
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長谷山教授が基調講演を行いました！
令和5年2月13日に国土交通省 北海道開発局で開催された第66回（令和4年度）北海道開発技術研究発表会にて、長谷山教授が以下の基調講演を行いました。北海道発 インフラDXによる地方創生～産官学地域連携によるイノベーション創出に向けた取組～ 講師：長谷山 美紀（はせやま みき） 氏 ［北海道大学 副学長］
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東日本高速道路株式会社 (NEXCO東日本) との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
対照学習を導入したマルチモーダル深層学習に関する研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．Takaaki Higashi, Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Degradation Degree in Road Infrastructure Based on Multi-modal ABN Using Contrastive Learning,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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A note on traffic sign recognition based on vision transformer adapter using visual feature matching
Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
映像情報メディア学会技術報告
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属性情報の階層関係を考慮したアニメイラストのマルチラベル分類に関する検討
蘭 子文, 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
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サッカー映像における時空間的関係を考慮したシュート予測の高精度化に関する検討 –競技者のチーム情報に基づく完全二部グラフの導入–
五箇 亮太, 諸戸 祐哉, 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
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物体検出モデルに基づく視覚表現を用いた解釈可能なVisual Question Answeringモデルに関する検討
朱赫, 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
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データベース特化型クロスモーダル画像検索のためのテキストプロンプトチューニングに関する検討
張 華瀛, 柳 凜太郎, 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
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ユーザの視線情報を考慮したコンテンツベースの画像再検索に関する検討
馮 鈺虎, 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
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Biomimetics Image Retrieval Platform for Bridging Different Study Fields
Miki Haseyama, Takahiro Ogawa
Biomimetics
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360度映像におけるマルチビュー学習に基づくバイノーラル音声生成の高精度化に関する検討
吉田 将規, 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
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クラス情報を導入したグラフ表現による教師有り潜在変数モデルの高精度化に関する検討
渡部 航史, 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
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Estimation of degradation degree in road infrastructure based on multi-modal ABN using contrastive learning
Takaaki Higashi, Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Sensors
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Cross-modal image retrieval considering semantic relationships with many-to-many correspondence loss
Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE Access
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Recallable question answering-based re-ranking considering semantic region for cross-modal retrieval
Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE Open Journal of Signal Processing
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東日本高速道路株式会社 (NEXCO東日本) との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
対照学習を導入したマルチモーダル深層学習に関する研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．Takaaki Higashi, Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Degradation Degree in Road Infrastructure Based on Multi-modal ABN Using Contrastive Learning,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
