NEWS お知らせ

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)

Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Visual emotion recognition through multimodal cyclic-label dequantized Gaussian process latent variable model,” Journal of Robotics and Mechatronics (Accepted for publication)

世界トップの画像処理系国際会議2023 IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP 2023、開催地：Malaysia Kuala Lumpur、採択率：45%)に当研究室から投稿した以下の5件の論文が採択されました。
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”

現地ギリシャ ロードス島で発表を行いました！

(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)

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．

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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に掲載されています．

2023年7月25日（火）～28日（金）に浜松で開催されるMIRU2023に、以下の4件の口頭発表論文(ロングオーラル：1件、ショートオーラル：3件）が採択されました。

【ロングオーラル発表(約16%)】

(1) Zero-shot Visual Sentiment Prediction with Cross-domain Sentiments Using Knowledge Distillation

【ショートオーラル発表(約30%)】

(2) Dataset Distillation via Self-Adaptive Parameter Matching

(3) Source-data-free Domain-adaptive Semantic Segmentation with Inter-domain and Intra-domain Style Transfer

(4) Text-guided Image Manipulation Tolerant to Real-world Image

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

本研究では，属性情報の階層構造に注目した，新しい属性分類アプローチを実現しました．

Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-label Classification in Anime Illustration Based on Hierarchical Relationships of Attributes,” Sensors, (Accepted for publication)

※Figure taken from our accepted paper

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

本研究では，視線情報から高度な意味理解を可能とし，新しい画像再検索アプローチを実現しました．

Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gaze-dependent Image Re-ranking Technique for Enhancing Content-based Image Retrieval,” Applied Sciences (Accepted for publication)

※Figure taken from our accepted paper

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

自己教師あり学習技術をX線画像の慢性胃炎検出へ応用した論文がInternational Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS)に採録されました！

Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Self-supervised learning for gastritis detection with gastric X-ray images,” International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS), 2023. (Accepted for publication)

https://www.springer.com/journal/11548

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

当研究室より投稿していたアニメ画像におけるマルチラベル属性分類に関する研究成果がIEEE Accessに採択されました。

Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Hierarchical Multi-label Attribute Classification with Graph Convolutional Networks on Anime Illustration,” IEEE Access, 2023. (2021 IF=3.476)

https://ieeeaccess.ieee.org/

北海道大学の学位授与式が開催され、当研究室の修士2年生 7名および学部4年生5名がそれぞれ学位を授与されました。

修士2年生の3名は研究室を巣立ち、4名は博士課程に進学します。また、学部4年生全員が修士課程に進学します。

また、卒業生・修了生に以下の賞が授与されました。

●北海道大学 クラーク賞

学部4年生　岡村 洋希

●北海道大学 工学部長賞（旧ウィリアム・ウィラー賞)

学部4年生　岡村 洋希

●北海道大学大学院情報科学院　学院長賞

修士2年生　櫻井 慶悟

●令和4年度 電子情報通信学会北海道支部 学生奨励賞

修士2年生　櫻井 慶悟

修士2年生　上川 恭平

皆さん、誠におめでとうございます！