過去のお知らせ
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研究室メンバーの3名が若手優秀論文発表賞を受賞しました！
令和4年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会での当研究室の発表に関して、修士1年生の五箇君、学部4年生の七田君、山本君が若手優秀論文発表賞を受賞しました！おめでとうございます！
五箇 亮太, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “サッカー競技のスカウティング映像における選手間の時空間的関係を考慮した不確実性に基づくシュートイベント予測に関する検討”, 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.196-197 (2022)
七田 亮, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “画像注視時の脳活動データを用いた VQA モデルに基づく認知内容推定に関する検討 ― fMRI デコーダに用いる回帰モデルによる推定精度に関する検証 ―”, 令和4年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.117-118 (2022)
山本一輝, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “ドメイン共有ネットワークに基づく嗜好のドメイン依存性に頑健な推薦システムに関する検討”, 令和 4 年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.131-132 (2022)
https://www.ieice.org/hokkaido/shibukai2022/
研究室で受賞した３名を撮影 -
2022年12月13日～12月15日に朱鷺メッセ新潟コンベンションセンターで開催の第37回信号処理シンポジウムにて当研究室より以下の発表を行いました。
企画セッション: 信号処理がもたらす先進的環境モニタリング
東 孝明，小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀: “道路構造物の変状画像分類の高精度化に関する検討 ―自己教師あり学習の導入による事前知識の活用―”
本発表は、NEXCO東日本との共同研究成果をまとめたものです。
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学術論文誌International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS) (Impact Factor: 3.421)に論文が採録されました！
当研究室より投稿していた自己教師あり学習技術の医療データへの応用に関する論文が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, “COVID-19 Detection Based on Self-Supervised Transfer Learning Using Chest X-Ray Images,” International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS), 2022. (Accepted for publication)
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IEEE GCCE2022の賞の授与式を行いました！
IEEE GCCE2022で受賞した3名の授賞式を研究室で実施しました。皆さん、改めておめでとうございます。
●Excellent Student Paper Awards, Bronze PrizeKazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’ Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
●Excellent Poster Award, Silver PrizeMasato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Free-Viewpoint Sports Video Generation Based on Dynamic NeRF Considering Time Series”
●Excellent Student Poster Award, Silver PrizeYuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Content-Based Image Retrieval Using Effective Synthesized Images From Different Camera Views via pixelNeRF”
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Top 10 Self-supervised Learning Models in 2022に選定されました！インドメディアAnalytics India MagazineによるTop 10 Self-supervised Learning Models in 2022に当研究室の自己教師あり学習モデルTriBYOLが選定されました．
https://analyticsindiamag.com/top-10-self-supervised…/尚，当研究成果は，以下の中国メディアにも掲載されています．https://mp.weixin.qq.com/s/kbzRunw7VeKsjhN8IkCVoghttps://new.qq.com/rain/a/20221112A03ALF00https://mp.weixin.qq.com/s/kbzRunw7VeKsjhN8IkCVog【論文情報】Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TriBYOL: Triplet BYOL for self-supervised representation learning,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2022.https://ieeexplore.ieee.org/document/9746967https://arxiv.org/abs/2206.03012
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食と脳科学に関する分野横断研究の成果が英語論文誌に採択されました！
イチゴを食べている時の脳活動情報とイチゴのおいしさとの関連性を解析した研究の成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．本研究は，宇都宮大学と共同で実施したものになります．Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Shin-ichi Adachi, Fumiaki Yoshizawa, Miki Haseyama, “Trial Analysis of Relationship between Taste and Biological Information Obtained While Eating Strawberries for Sensory Evaluation,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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当研究室 前田圭介特任助教が，2022 IEEE Sapporo Young Professionals Best Researcher Awardを受賞しました！
当研究室 前田圭介特任助教が，2022 IEEE Sapporo Young Professionals Best Researcher Awardを受賞しました！
また，The 2nd Hokkaido Young Professionals Workshopにて，以下の招待講演を行いました．
前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”マルチモーダル解析に基づく分野横断研究の取組,” The 2nd Hokkaido Young Professionals Workshop, 2022. -
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て４件の発表を行いました！
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”
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に掲載されております． -
東京地下鉄株式会社との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
領域アノテーションに基づく効果的なデータ拡張により，高精度な変状検出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．
Keisuke Maeda, Saya Takada, Tomoki Haruyama, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Distress Detection in Subway Tunnel Images via Data Augmentation Based on Selective Image Cropping and Patching,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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IEEE GCCE 2022 Excellent Student Paper Awards, Bronze Prizeを受賞しました！
2022年10月18日～21日に開催されたIEEE GCCE2022の口頭発表に関する賞が公開され、当研究室の下記の論文がExcellent Student Paper Awards, Bronze Prizeを受賞しました.
。Kazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’ Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
https://www.ieee-gcce.org/2022/awards.html
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第36回寒地土木研究所講演会で特別講演を研究室より行いました。
2022年11月10日(木）にかでる２・７で開催された第36回寒地土木研究所講演会において、小川准教授が以下の特別講演を行いました。
特別講演「AI研究の動向と最先端データ駆動型研究」～次世代インフラ維持管理・防災・減災に向けた産学官・地域連携による取組み～
https://chouseikan.ceri.go.jp/web/event/detail.html?eid=183910325166
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北海道大学医療AIシンポジウムにて発表しました！
2022年11月5日に北海道大学医学部フラテホールにて開催された第1回 北海道大学医療AIシンポジウムにて当研究室 藤後廉特任助教が以下の講演を行いました．
藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”AI技術の最新動向と医療分野における応用事例,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.
また，以下の2件のポスター発表を行い，博士1年の李広君が優秀研究賞を受賞しました．おめでとうございます！
– 李 広, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “医療データを対象としたデータセット蒸留に関する検討,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.
– 西岡 典子, 平田 健司, 國枝 翼, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 清水 幸衣, 渡邊 史郎, 長谷山 美紀, 工藤 輿亮, “MRIによる定量的磁化率マッピングとAIを用いたアミロイドβ沈着予測,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.https://www.med.hokudai.ac.jp/seminars_etc/2022/0921.html
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北海道支部連合大会で発表を行いました！
2022年11月5日～11月6日にかけて開催された令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて，以下の7件の発表を行いました．
１．pixelNeRFによる生成画像を用いた視点の変化に頑健な画像検索手法に関する検討，江良 勇輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
２．協調フィルタリングにおける潜在因子モデルの埋め込み表現と人気バイアスの関係の検討，岡村 洋希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
３．眼底画像を用いた教師なしドメイン適応に基づく糖尿病性網膜症の重症度の推定に関する検討，國枝 翼, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
４．画像注視時の脳活動データを用いたVQAモデルに基づく認知内容推定に関する検討 —fMRI デコーダに用いる回帰モデルによる推定精度に関する検証—，七田 亮, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
５．ドメイン共有ネットワークに基づく嗜好のドメイン依存性に頑健な推薦システムに関する検討，山本 一輝, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
６．フーリエ振幅成分を考慮したNeural Radiance Fieldsのノンリファレンス評価指標に関する検討，河合 雅斗, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
７．サッカー競技のスカウティング映像における選手間の時空間的関係を考慮した不確実性に基づくシュートイベント予測に関する検討，五箇 亮太, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 -
ECCV 2022にて発表を行いました！
2022/10/23-10/27 にて開催中の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にてモデル適応に関する以下のの発表を行いました（オンライン）．
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)
また，研究成果のコードを公開しました！
https://github.com/lzy7976/union-set-model-adaptation
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IEEE GCCE2022に11件の発表を行い、2件が受賞しました！
10月18日～21日に大阪 千里ライフサイエンスセンターにて開催された国際会議2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (IEEE GCCE 2022)に当研究室より以下の11件の発表を行いました。
また、2件の発表が受賞しました！おめでとうございます！
・ Excellent Poster Award, Silver Prize ([10]の発表）
・ Excellent Student Poster Award, Silver Prize（[7]の発表）[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”
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学術論文誌Computer Methods and Programs in Biomedicine (Impact Factor: 7.027)に論文が採録されました！
当研究室より投稿していた医療データ共有に向けたデータセット蒸留に関する論文がComputer Methods and Programs in Biomedicineに採録されました。Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Compressed gastric image generation based on soft-label dataset distillation for medical data sharing,” Computer Methods and Programs in Biomedicine (Accepted for publication)
https://www.sciencedirect.com/journal/computer-methods-and-programs-in-biomedicine
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IWAIT 2023 に採択されました！
画像処理分野に関する国際会議International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT 2023)に以下の論文が採択されました！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. (Accepted)
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IEEE ICIP 2022にてメディアダイナミクス研究室より7件の発表を行いました！
世界トップの画像処理系国際会議The 29th IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP)にて当研究室から以下の7件の発表を行いました。①Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:IMPROVING MODEL ADAPTATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION BY LEARNING MODEL-INVARIANT FEATURES WITH MULTIPLE SOURCE-DOMAIN MODELS②Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:ASSESSMENT OF IMAGE MANIPULATION USING NATURAL LANGUAGE DESCRIPTION: QUANTIFICATION OF MANIPULATION DIRECTION③Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:GCN-BASED MULTI-MODAL MULTI-LABEL ATTRIBUTE CLASSIFICATION IN ANIME ILLUSTRATION USING DOMAIN-SPECIFIC SEMANTIC FEATURES④Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:GAUSSIAN DISTRIBUTED GRAPH CONSTRAINED MULTI-MODAL GAUSSIAN PROCESS LATENT VARIABLE MODEL FOR ORDINAL LABELED DATA⑤Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:FEW-SHOT PERSONALIZED SALIENCY PREDICTION WITH SIMILARITY OF GAZE TENDENCY USING OBJECT-BASED STRUCTURAL INFORMATION⑥Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:HUMAN-CENTRIC IMAGE RETRIEVAL WITH GAZE-BASED IMAGE CAPTIONING⑦Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:VISUAL SENTIMENT PREDICTION USING CROSS-WAY FEW-SHOT LEARNING BASED ON KNOWLEDGE DISTILLATION
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イノベーション・ジャパン2022～大学見本市Onlineに出展しています！
2022年10月31日まで開催中の「イノベーション・ジャパン2022～大学見本市Online」に出展しています！当研究室からは、新しい観光情報推薦システムである「興味・関心・嗜好・知識・経験等の非言語情報を理解するAI」を出展しています。下記URLからアクセス可能ですので是非お試しください！
●大学見本市Online URL：https://innovationjapan-jst-nedo.jst.go.jp/uf/
●デモシステム URL:https://www.lmd-demo.org/2022/
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学部・学科紹介にデモを出展しました！
2022年9月30日に開催された学部・学科紹介に当研究室からデモ出展を行いました。今回は、2019年以来の対面開催となりました。
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！
