NEWS お知らせ

過去のお知らせ

  • 日本動物学会 第93回 早稲田大会 2022 にて講演を行いました!

    2022年9月8日~9月10日に早稲田大学で開催されている日本動物学会 第93回 早稲田大会 2022にて、当研究室 小川准教授が以下の講演を行いました。エコミメティクスの共通言語を生み出す潜在空間導出の取組みA New Trial on Derivation of Latent Space Providing Common Language for Eco-mimeticshttps://www.zoology.or.jp/annual-meeting/2/

  • 高分子学会 第71回高分子討論会で講演を行いました!

    2022年9月5日(月)~7日(水)に北海道大学で開催の第71回高分子討論会において、当研究室より以下の依頼講演を行いました。
    小川 貴弘,”エコミメティクスの異分野融合研究を支える情報科学に基づくアプローチ”
    本発表は、高分子討論会 特定テーマ「自然共生とエコミメティクス」のセッションにて発表されました。
    https://main.spsj.or.jp/tohron/71tohron/

    第71回高分子討論会

  • メディアダイナミクス研究室OBの斉藤 直輝 先生が北海道大学 総合IR室の助教に着任しました。誠におめでとうございます!

    メディアダイナミクス研究室OBの斉藤 直輝 先生が北海道大学 総合IR室の助教に着任しました。誠におめでとうございます!

    1人、立っている、室内の画像のようです
  • 研究成果がAI-SCHOLARに掲載されました!

    当研究室の知識グラフと強化学習を組み合わせたアーティスト推薦に関する研究成果を,最新AI論文紹介メディアのAI-SCHOLARさんに記事にしていただきました.以下のリンクから閲覧可能です.Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Explainable artist recommendation based on reinforcement knowledge graph exploration,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2022. https://ai-scholar.tech/…/recomme…/artist_recommendation

  • 土木学会 構造工学委員会 第3回 AI・データサイエンスシンポジウムに当研究室から投稿していた4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.諸戸 祐哉,前田 圭介,藤後 廉,小川 貴弘,長谷山 美紀,”テキストおよび画像情報に基づくFocal Lossを導入した深層学習による冬期路面状態の分類”2.小川 直輝,前田 圭介,小川 貴弘,長谷山 美紀,”異種特徴間の相関および Attention Mapの確信度を考慮可能な変状画像の劣化レベル分類”3.上川 恭平,前田 圭介,藤後 廉,小川 貴弘,長谷山 美紀,”インフラ施設の変状の評価を支援する効率的な映像提示に向けた技術者の点検動作分類”4.櫻井 慶悟,前田 圭介,藤後 廉,小川 貴弘,長谷山 美紀,”地下鉄トンネル点検時の一人称視点映像を用いたVision Transformerに基づく変状検出”https://committees.jsce.or.jp/struct1002/node/8

  • Brain decodingに関する研究成果が英語論文誌に採択されました!

    複数のヒトの脳活動情報から,注視画像の意味内容を推定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.
    Takaaki Higashi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multiple Subjects’ Brain Decoding for Estimating Visual Information Based on Probabilistic Generative Model,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
    https://www.mdpi.com/journal/sensors

  • International Journal of Multimedia Information Retrieval に採録されました!

    当研究室から投稿していたインテリアコーディネート画像検索に関する研究成果がマルチメディア情報検索分野の国際論文誌International Journal of Multimedia Information Retrieval (MMIR) に採録されました!
    Ren Togo, Yuki Honma, Maiku Abe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Similar interior coordination image retrieval with multi-view features,” International Journal of Multimedia Information Retrieval (MMIR), 2022. (IF=2.533) (Accepted)
    https://www.springer.com/journal/13735

  • コンシューマーエレクトロニクスに関する国際会議 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の11件の論文が採録されました!

    [1] He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “A Multimodal Interpretable Visual Question Answering Model Introducing Image Caption Processor”
    [2] Tsubasa Kunieda, Ren Togo, Noriko Nishioka, Yukie Shimizu, Shiro Watanabe, Kenji Hirata, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama: “Prediction of Amyloid-β Positivity Using QSM Images Based on Bootstrap Your Own Latent”
    [3] Ryo Shichida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Analysis of Relationships Between Visual Cognitive Contents and Response of Each Brain Region via Visual Question Answering”
    [4] Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “GCN-Based Collaborative Filtering Considering Personality Bias”
    [5] Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Modal Image Retrieval Considering Semantic Relationships With Object Information”
    [6] Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Refinement of Gaze-Based Image Caption for Image Retrieval”
    [7] Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Content-Based Image Retrieval Using Effective Synthesized Images From Different Camera Views via pixelNeRF”
    [8] Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Shoot Event Prediction From Soccer Videos by Considering Players’ Spatio-Temporal Relations”
    [9] Kazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’ Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
    [10] Masato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Free-Viewpoint Sports Video Generation Based on Dynamic NeRF Considering Time Series”
    [11] Yutaka Yamada, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Trend Prediction of Students’ Mock Examination Results Using Matrix Completion”

    https://www.ieee-gcce.org/2022/

  • MIRU 2022にて発表を行いました!

    2022年7月25日(月)〜7月28日(木)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である第25回 画像の認識・理解シンポジウムMIRU2022にて当研究室から5件の発表を行いました!
    また,D2李宗曜君,D2柳凛太郎がMIRU学生奨励賞を受賞しました!
    ■ OL3A-3 Database-adaptive transfer learning for question answering-based re-ranking in cross-modal retrieval, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    ■ OL4B-2 Union-set Model Adaptation for Semantic Segmentation Using Multiple Source Domains with Subset Label Spaces, Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    ■ OS3A-5 自然言語における恣意性を用いた潜在変数モデルに基づく概念表現学習, 中川 真, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北大)
    ■ IS2-74 COVID-19 Detection Based on Masked Image Modeling Using Vision Transformer, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    ■ IS3-49 Few-Shot Personalized Saliency Prediction via Person Similarity Using Tensor-Based Regression, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    https://sites.google.com/view/miru2022

  • Adversarial defenseに関する研究成果が英語論文誌に採択されました!

    画像に対する様々な攻撃に対して,ロバストな画像分類を可能とするAdversarial defense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.
    Jiahuan Zhang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Regularization Meets Enhanced Multi-Stage Fusion Features: Make CNN More Robust Against White-box Adversarial Attacks,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
    https://www.mdpi.com/journal/sensors

  • ICME Workshop AI-Sportsにてメディアダイナミクス研究室より1件の発表を行いました!

    マルチメディア系国際会議IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND EXPO Workshop (ICME-WS) AI-Sportsにて当研究室から以下の1件の発表を行いました.
    Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Transformer Based Multimodal Scene Recognition in Soccer Videos,” ICME-WS AI-Sports, 2022.
    https://ai-sports22.github.io/

  • ドメイン適応に関する研究成果が英語論文誌に採択されました!教師なしドメイン適応に関する研究成果がコンピュータビジョン関連論文誌Pattern Recognition (2021 IF: 8.518)に採択されました.

    Zongao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Learning Intra-Domain Style-Invariant Representation for Unsupervised Domain Adaptation of Semantic Segmentation,” Pattern Recognition, 2022 (Accepted for publication).
    https://www.journals.elsevier.com/pattern-recognition

  • 一般社団法人 北海道開発技術センターが毎月発行しているニュースレター「decマンスリー」に長谷山教授のインタビューが紹介されました.

    次世代のインフラ維持管理を切り拓く最先端のデータ駆動型研究について語られています.
    また,本記事の中には,長谷山教授がセンター長を務める『数理・データサイエンス教育研究センター』の発足記念で開催された『北海道発 情報連携による防災・減災のイノベーションシンポジウム』についても紹介されています.

    http://www.decnet.or.jp/publication/publication02.html

  • IEEE ICCE-TW 2022でメディアダイナミクス研究室より3件の発表を行いました!

    コンシューマエレクトロニクスに関する国際会議IEEE ICCE-TW 2022 (2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan)に当研究室より3件の発表を行いました。

    1. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Multi-scale Defect Detection from Subway Tunnel Images with Spatial Attention Mechanism,”2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2022), 2022.
    2. Tsuyoshi Masuda, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Action Classification Based on LSTM Using First and Third Person Videos of Engineers Inspecting Bridges,” 2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2022), 2022.
    3. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Scene Retrieval in Soccer Videos by Spatial-temporal Attention with Video Vision Transformer,” 2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2022), 2022.
      http://www.icce-tw.org/index.html

  • ITC-CSCC 2022でメディアダイナミクス研究室より1件の発表を行いました!

    システム・コンピュータ・通信に関する国際会議International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communicationsで当研究室より1件の発表を行いました。

    1. Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Interest Level Estimation Using Behavior Information through Multi-View Feature Integration Considering Partial and Ordered Labels,”2022 International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2022), 2022.
      https://www.itc-cscc2022.org/
  • ECCV 2022に論文が採択されました!

    当研究室から投稿していたモデル適応に関する研究成果がコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスEuropean Conference on Computer Vision (ECCV) 2022に採択されました.
    https://eccv2022.ecva.net/

    • Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set Multi-source Model Adaptation for Semantic Segmentation,” European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022. (Accepted)

  • 当研究室長谷山教授が,創成研究機構データ駆動型融合研究創発拠点の拠点長に就任しました.

    本拠点では,データサイエンス・AIを駆使し,産学官・地域連携による融合研究を推進します.
    地域の強みや特色を活かし,社会実装を加速するデータ駆動型融合研究によって,新たな価値をこの北海道から創出していきます.

    長谷山教授_創成研究機構データ駆動型融合研究創発拠点長への就任
  • 日本画像学会年次大会で小川准教授が招待講演を行いました!

    2022年6月22日~24日に開催されている日本画像学会年次大会にて、当研究室の小川准教授が以下の招待講演を行いました。
    異分野連携によるデータ駆動型のAI研究に関する取り組み
    北海道大学 小川 貴弘

    小川准教授_招待講演
  • 「北大情報科学研究院と北海道開発局の連携協定」および「当研究室のAI技術・開発局との共同研究」についてNHKで報道されました!

    報道の映像は、下記のサイトで閲覧可能です。
    https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20220624/7000047846.html

  • インフラ管理のイノベーションを進めるため、北大情報科学研究院と北海道開発局が連携協定を締結しました。

    調印式では、当研究室教授で、北海道大学・長谷山美紀 副学長(北海道大学大学院情報科学研究院長)と北海道開発局・橋本幸 局長による調印と説明が行われました。
    https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/220624_pr.pdf