NEWS お知らせ

本研究では、オーディオビジュアル事前学習に基づく新しい画面外音源分離法を実現しました。

Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Off-screen sound separation based on audio-visual pre-training using binaural audio,” Sensors (Accepted for publication)

※Figure taken from our accepted paper

プレイヤーの時空間的な関係と予測の不確実性を効果的に利用し、より高い精度と頑健性をもってシュートイベントの発生を予測する新しい手法を実現しています。
本研究では、北海道コンサドーレ札幌から提供を受けた映像を利用しています。
Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Prediction of shooting events in soccer videos using complete bipartite graphs and players’ spatial-temporal relations,” Sensors (Accepted for publication)
※Figure taken from our accepted paper

2023年7月17～19日に台湾にて開催予定のコンシューマエレクトロニクスに関する国際会議に当研究室から投稿していた以下の7件の論文が採択されました。

[1] Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Binaural Audio Generation with Data Augmentation from 360° Videos”

[2] Tsubasa Kunieda, Ren Togo, Noriko Nishioka, Yukie Shimizu, Shiro Watanabe, Kenji Hirata, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama, “Estimation of Amyloid-β Positivity Using QSM Images Considering Age Information”

[3] Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Parameter-efficient Tuning of a Pre-trained Model via Prompt Learning in Cross-modal Retrieval”

[4] He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Medical Domain Visual Question Generation Model via Large Language Model”

[5] Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Shoot Event Prediction in Soccer Considering Expected Goals Based on Players’ Positions”

[6] Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Prediction of Shoot Events by Considering Spatio-temporal Relations of Multimodal Features”

[7] Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Proficiency-level Estimation Using Heterogeneous Features via Label Dequantized CCA”

http://www.icce-tw.org/

ICLR2023 に採択された研究成果のコードを公開しました！

5/1-5/5に開催予定のAI・機械学習分野のトップカンファレンスInternational Conference on Learning Representation (ICLR)に採択された表現学習に関する研究成果のコードを公開しました．以下のリンクからアクセス可能です．

https://github.com/ganmodokix/gwae

Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gromov-Wasserstein Autoencoders,” ICLR, 2023. (Accepted)

https://openreview.net/forum?id=sbS10BCtc7

本研究成果は，中国のAI関連大手メディアにも紹介されています．

https://mp.weixin.qq.com/s/Gj8en7StSXOQ5HBQr-5Yhw

※ICLRは，google scholar metricにおいて全学術分野の論文・会議において9位，人工知能分野において1位にランクされる世界最高峰の国際会議です．

当研究室では、ドローンによる撮影画像からAIにより海藻類の生息面積を効率的に算出する技術開発を行います！

テキストによる画像編集に関する研究成果がIEEE Accessに採録されました。近年話題の生成AIに関連する研究成果になります。

Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided Image Manipulation via Generative Adversarial Network with Referring Image Segmentation-based Guidance,” IEEE Access, 2023. (Accepted)

※Figure taken from our accepted paper

自己教師あり学習および知識蒸留を用いたＸ線画像からのコロナ肺炎検出に関する研究成果がエルゼビア国際論文誌Computers in Biology and Medicine (IF: 6.698) へ採録されました！

Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Boosting automatic COVID-19 detection performance with self-supervised learning and batch knowledge ensembling,” Computers in Biology and Medicine, 2023. (Accepted for publication)

https://www.facebook.com/photo/?fbid=683062636952852&set=a.553631963229254