過去のお知らせ
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IEEE GCCE2023で受賞した2件の論文の賞状が届きました！
IEEE GCCE2023で受賞した2件の論文の賞状が届きました！
●Silver Prize GCCE2023 Excellent Paper Award
Haruka Matsuda, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Text-to-image diffusion model suppressing catastrophic forgetting via elastic weight consolidation”, 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2023), pp.842-843 (2023)
●Excellent Student Poster Bronze Award
Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama: “Skill level classification using motion data via spatial temporal graph convolutional network”, 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2023), pp.245-246 (2023)
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2023年10月28日（土）、29日（日）に公立はこだて未来大学で開催された令和5年度電気・情報関係学会 北海道支部連合大会に当研究室より７件の発表を行いました！
●画像とテキストの関係性を考慮したTextual Inverisionに基づくZero-shot Composed Image Retrieval手法に関する検討
張 華瀛, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
●In-context Learningを用いた複数視点ライフログ画像のキャプションの統一化に関する検討
佐藤 雅也, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
●視覚反実仮想機械学習モデルにおける精度向上に関する一検討 —特徴抽出モデルが精度に与える影響の検証—
李 想, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
●Spatial Temporal Attention Graph Convolutional Networkによるモーションデータを用いた熟練度の分類に関する検討
清野 竜生, 斉藤 直輝, 小川 貴弘 (北海道大学), 浅水 仁 (釧路工業高等専門学校), 長谷山 美紀 (北海道大学)
●事前学習済みモデルを用いたラベル修正に基づくNoisy Labels Learningの精度向上に関する検討
柏木 將希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
●マルチモーダル大規模言語モデルを用いたfMRIからの言語情報の推定に関する検討 —In-context Learning に基づく時系列聴覚刺激からの言語情報の推定—
藤後 太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
●拡散モデルによる画像生成における複数対象へのパーソナライズ手法に関する検討
松田 遥, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
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2023年10月17日-20日に幕張メッセにて開催されたCEATEC2023に出展しました！
当研究室のブースには，４日間で合計796名の方にご来場いただきました．ご来場の皆様，ありがとうございました！
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戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)に採択されました！
長谷山教授を研究開発責任者とする研究開発テーマ「北海道における産業活性化および雇用創出に繋がる社会人の学び直しのための基盤の構築と実証」が戦略的イノベーション創造プログラム (SIP)に採択されました。
研究室からは、長谷山教授(データ駆動型融合研究開発拠点長)が研究開発責任者、小川教授がメンバーとして参画しています。 -
2023年10月17日-20日に幕張メッセて開催されているCEATEC2023に出展しています！
会場へお越しの方は，スタートアップ＆ユニバーシティエリア ホール5入口近くのブースS015まで是非お越しください！
https://www.ceatec.com/ja/exhibition/detail.html?id=133
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土木学会 構造工学委員会 第４回 ＡＩ・データサイエンスシンポジウムに８件の論文が採択されました！
１．前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”社会インフラ維持管理効率化に向けた最先端AI研究”
２．渡邉 優宇人，小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”Visual language modelを用いた変状画像に対する所見の自動生成－類似画像検索によるFew-shot learningの導入－”
３．山本 一輝，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”変状の劣化レベル判定支援に向けたグラフニューラルネットワークによるレコードデータの特徴表現の獲得”
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技術者の新規変状の発見率向上に向けた一人称視点映像からの変状検出”
５．小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”セマンティックセグメンテーションに基づく道路走行中の車載映像を用いた枯損木の検出”
６．小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”社会インフラ点検時の変状画像を対象とした変状種と劣化レベルのマルチタスク分類”
７．渡部 航史，小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”Attention-based Multiple Instance Learningに基づく背景の多様性に頑健な道路附属物の異状判定”
８．諸戸 祐哉，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”時系列データを用いたMulti-modal Transformerに基づく冬期路面状態の分類”
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に掲載されます．
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IEEE GCCE2023にて8件の発表を行い、2件受賞しました！
2023年10月10日～13日に奈良で開催されているコンシューマーエレクトロニクスに関する国際会議 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2023)にて以下の8件の発表を行いました。
また、Excellent Paper Silver Award([5]の発表)およびExcellent Student Poster Bronze Award([2]の発表）を受賞しました。
[1] Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Bundle Detection Based on Graph Convolutional Network Considering Categorical Hierarchical Relationship”
[2] Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Skill Level Classification Using Motion Data via Spatial Temporal Graph Convolutional Network”
[3] Masaki Kashiwagi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deterioration Level Estimation for Infrastructures Considering Noisy Labels via DivideMix”
[4] Masaya Sato, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Caption Unification for Multiple Viewpoint Lifelogging Images and Its Verification”
[5] Haruka Matsuda, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-To-Image Diffusion Model Suppressing Catastrophic Forgetting via Elastic Weight Consolidation”
[6] Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Novel Feature Extraction for Classification of Auditory-Visual Stimuli From fNIRS Signals”
[7] Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving Visual Counterfactual Explanation Models for Image Classification via CLIP”
[8] Haoyang Wang, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Controllable Recoloring Method for Novel Views Using Segment Anything Model”
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IEEE ICIP 2023にて5件の発表を行いました！
IEEE ICIP 2023にて5件の発表を行いました！
マレーシア，クアラルンプールで開催されている世界最大規模の画像処理系国際会議2023 IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP 2023，採択率：45%)にて当研究室から以下の5件の発表を行いました．
①
Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TEXT-GUIDED FACIAL IMAGE MANIPULATION FOR WILD IMAGES VIA MANIPULATION DIRECTION-BASED LOSS”
②
Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “VIDEO-MUSIC RETRIEVAL WITH FINE-GRAINED CROSS-MODAL ALIGNMENT”
③
HE ZHU, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “INTERPRETABLE VISUAL QUESTION ANSWERING REFERRING TO OUTSIDE KNOWLEDGE”
④
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MULTI-VIEW VARIATIONAL RECURRENT NEURAL NETWORK FOR HUMAN EMOTION RECOGNITION USING MULTI-MODAL BIOLOGICAL SIGNALS”
⑤
Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “FEATURE INTEGRATION VIA BACK-PROJECTION ORDERING MULTI-MODAL GAUSSIAN PROCESS LATENT VARIABLE MODEL FOR RATING PREDICTION”
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CEATEC 2023 に出展します！
CEATEC 2023 に出展します！
当研究室では、2023年10月17日-20日にて幕張メッセで開催予定のCEATEC 2023に、複数のAI技術を統合した最新システム「GroupRec2023」を展示します！（ スタートアップ＆ユニバーシティエリア）
「CEATEC 2023」はアジア最大級の規模を誇るIT技術とエレクトロニクスの国際展示会です。たくさんの方のご来場をお待ちしております！
https://www.ceatec.com/ja/exhibition/detail.html?id=133
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当研究室の長谷山教授が”Academic Fantasista（アカデミックファンタジスタ）2023″に参画しています！
Academic Fantasistaは，北海道大学の研究者が知の最前線を出張講義や現場体験を通して高校生などに伝える事業であり，内閣府が推進する「国民との科学・技術対話」事業の一環として，北海道新聞社の協力のもと2012年から継続的に実施している事業です．
https://www.hokudai.ac.jp/researchtimes/2023/08/academic-fantasista-2023.html
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スポーツAIに関する以下の論文が，画像工学に関する国際会議International Workshop on Advanced Image Technology 2024 (IWAIT 2024) に採択されました！
Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Huang-Chia Shih, Miki Haseyama, “Masked Modeling-based Action Event Prediction Considering Bidirectional Time-series in Soccer”.
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先日博士号を取得したメディアダイナミクス研究室OBの李広先生が、北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センターの特任助教に着任しました。
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学部・学科紹介にデモを出展しました！
2023年9月29日に開催された学部・学科紹介にて当研究室の技術紹介を行いました。
また、最新デモGroupRecを出展しました。
多くの学生（約200名）の学生が来場し、メディアネットワークコースの紹介を聞いて頂きました！
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研究室の学生に博士号の学位を授与されました！
本日、北海道大学の学位授与式が開催され、当研究室の博士課程学生3名に博士号の学位が授与されました．
また、李広君が学院長賞を受賞しました！
皆さん、誠におめでとうございます！
それぞれの次のステージでの活躍を期待しています！
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2023年9月24日（日）に北海道大学 大学院情報科学研究院にて，『画像処理・AIの最先端技術』の内容について，高校生を対象に体験講義を実施しました！
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当研究室 小川教授が基調講演を行いました！
2023年9月5日（火）～9月7日（木）に北海道大学で開催の「第21回建設ロボットシンポジウム」にて、当研究室の小川教授が以下の基調講演を行いました。
●基調講演
次世代インフラ維持管理・防災・減災に向けたデータ駆動型研究に関する取組
第２１回建設ロボットシンポジウム
（The 21th Symposium on Construction Robotics in Japan）
－ ロボット技術と建設の融合によるDXの更なる発展 －
https://ccrr.jp/event/symposium/2023/2023.html
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北海道大学の研究者が知の最前線を出張講義や現場体験を通して高校生などに伝える事業、”Academic Fantasista（アカデミックファンタジスタ）”に当研究室の長谷山教授が参画致します。
長谷山美紀（情報科学研究院／データ駆動型融合研究創発拠点 教授）
「世界を変えるAI研究の最前線」
https://www.hokudai.ac.jp/researchtimes/2023/08/academic-fantasista-2023.html
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当研究室のデータセット蒸留に関する以下の論文が、電子情報通信学会の英語論文誌（Letter）に採録されました！
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset distillation using parameter pruning”, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2023. (Accepted for publication)
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長谷山教授が基調講演を行いました！
2023年8月9日（水）に北海道大学にて開催されたシンポジウム「雪国の未来をつなぐ 産官学地域連携とデータサイエンス」で当研究室長谷山教授が以下の基調講演を行いました。
基調講演 「北海道大学における産官学地域連携と融合研究」
https://d-red.research.hokudai.ac.jp/news/2023-7-11.html
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2023年8月7日（月）に開催された 令和５年度 ⾼速道路調査会にて、当研究室の長谷山教授が以下の講演を行いました。
（講演）最先端 AI 研究を基盤とした産官学地域連携によるインフラ DX への取組
https://www.express-highway.or.jp/workshop/detail.html?pdid=232E01
