NEWS お知らせ

過去のお知らせ

  • MMT-BERT: Chord-aware symbolic music generation based on multitrack music transformer and MusicBERT

    Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

    The 25th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR2024)

  • 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)

  • Zero-shot traffic sign recognition based on midlevel feature matching

    Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

    Sensors

  • MIRU2023にて発表を行いました！

    2023年7月25日（火）〜7月28日（金）の日程で開催された国内最大規模の画像認識系の国内会議、画像の認識・理解シンポジウムMIRU2023にて当研究室から6件の発表を行いました！

    【ロングオーラル】

    ・ OS5A-L1：Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.)，Zero-shot Visual Sentiment Prediction with Cross-domain Sentiments Using Knowledge Distillation

    【ショートオーラル】

    ・ OS1B-S1：Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.)，Dataset Distillation via Self-Adaptive Parameter Matching

    ・ OS1B-S9：Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.)，Source-data-free Domain-adaptive Semantic Segmentation with Inter-domain and Intra-domain Style Transfer

    ・ OS3B-S1：Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.)，Text-guided Image Manipulation Tolerant to Real-world Image

    【インタラクティブ】

    ・ IS2-100：Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.)，Human Emotion Recognition While Viewing Images Based on Multi-view Variational Recurrent Neural Network

    ・ IS2-102：Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Hokkaido Univ.)，Feature integration introducing back-projection based on ordering in labels for rating prediction

    http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2023/

  • データの大域的・局所的特徴を考慮したガウス過程潜在変数モデルに基づく高次元データの可視化に関する論文が、Applied Sciences (2022 IF: 2.7)に採録されました！

    Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gaussian Process Decoder with Spectral Mixtures and Locally Estimated Manifold for Data Visualization,” Applied Sciences (Accepted for publication)

  • 学術論文誌Electronicsに採録されました！

    質問応答AIに関するElectronics採録されました．外部知識の参照により画像に関する質問応答の精度向上を実現しました．

    He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal Natural Language Explanation Generation for Visual

    Question Answering based on Multiple Reference Information,” Electronics, 2023. (Accepted)

    ※Figure taken from our accepted paper

  • 土木学会　ＡＩ・データサイエンス特別シンポジウム「デジタルツイン」に当研究室から投稿していた２本の論文が採択されました！

    なお，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に掲載される予定です．

    １．東孝明，小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”データ横断型対照学習を用いた道路構造物における変状画像の劣化レベル分類”

    ２．李宗曜，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”Developing technologies for the practical application of deep learning-based distress segmentation in subway tunnel images”

    「１」の論文は東日本高速道路株式会社との共同研究，「２」の論文は東京地下鉄株式会社との共同研究の成果になります．

    https://committees.jsce.or.jp/struct1002/node/32

  • 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)

    https://ieeeaccess.ieee.org/

  • VQGに関する論文がSensorsに採択されました！

    Vision and Languageタスクにおいて，医用画像データに基づき多様な質問の生成を可能と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．

    He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Diversity Learning Based on Multi-Latent Space for Medical ImageVisual Question Generation,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).

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

  • 第60回北海道高等学校教育研究大会において，当研究室の長谷山美紀教授が講演を行いました．

    2023年1月11日(水）にカナモトホールで開催された第60回北海道高等学校教育研究大会において，長谷山教授が以下の講演を行いました．『データサイエンス・AI教育　～これからの北海道を考える～』

    http://d-kokyoken.jp/head/event/udd2tk0000007br7.html

  • IWAIT 2023にて成果発表を行い、Best Paper Awardを受賞しました！

    2023/1/9-1/10に韓国済州島にて開催された画像処理分野の国際会議International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT 2023)にて以下の論文発表をを行い、Best Paper Awardを受賞しました！尚、本研究成果は、株式会社ニトリホールディングスとの連携による研究成果となります。

    Teruhisa Yamashiro, Yuki Honma, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Customer Interest Estimation Method in Real Store Using Re-Identification and 3D Posture Estimation Models,” IWAIT, 2023.

    https://iwait.online/

  • 学術論文誌IEEE Open Journal of Signal Processing (OJSP) に採択されました！

    当研究室より投稿していたクロスモーダル検索に関する研究成果がIEEE Open Journal of Signal Processingに採択されました。

    Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Recallable Question Answering-based Re-ranking Considering Semantic Region for Cross-modal Retrieval,” IEEE Open Journal of Signal Processing, 2023.

    https://signalprocessingsociety.org/publications-resources/ieee-open-journal-signal-processing

  • 当研究室の論文が土木学会 土木情報学システム開発賞を受賞しました！

    土木学会に掲載された当研究室の以下の論文が2022年度の土木学会 土木情報学システム開発賞を受賞しました。
    山本 健太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “トンネル切羽画像を用いたオンライン学習に基づく穿孔エネルギー推定”, 土木学会論文集F3(土木情報学), vol.77, no.1, pp.22-30 (2021)
    【土木情報学システム開発賞】
    トンネル切羽画像からの穿孔エネルギー推定手法
    （土木学会論文集F3（土木情報学）Vol.77 (2021)No.1に関連論文掲載）
    山本健太郎（北海道大学）
    藤後廉（北海道大学）
    小川貴弘（北海道大学）
    長谷山美紀（北海道大学）

  • 平成25年11月6日にIEEE WIE 札幌支部主催、IEEE札幌支部共催の学術講演会が開催され、当研究室メンバーが参加しました。

    特許庁 総務部総務課情報技術統括室の青木 隆貢氏による「プロジェクトマネジメントとソフトウェアエンジニアリング」に関する貴重なご講演でした。