過去のお知らせ
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えりも町沿岸の天然コンブ漁場におけるブルーカーボンによる CO2 吸収量の調査に関するプレスリリースが北海道大学より出されました。
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学術論文誌IEEE Accessに採録されました！
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
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Computers in Biology and Medicine (IF: 6.698) へ採録されました！
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
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シュプリンガー社の学術論文誌International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS) (Impact Factor: 3.421)に論文が採録されました！
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)
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土木学会 ＡＩ・データサイエンス特別シンポジウム「デジタルツイン」に当研究室から投稿していた２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．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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学術論文誌IEEE Accessに採択されました！
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)
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研究室の学生が修士号および学士号の学位を授与されました！
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！
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当研究室の学生が北海道大学 クラーク賞を受賞しました！
メディアダイナミクス研究室 学部4年生の岡村 洋希さんが北海道大学クラーク賞を授与されました。
クラーク賞は、北海道大学を卒業する学部学生の中から所属の学部において最も優秀な学生であると推薦された1名を表彰するものです。
誠におめでとうございます！
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学術論文誌IEEE Accessに採択されました！
当研究室より投稿していたロバストなデータ可視化手法に関する研究成果がIEEE Accessに採択されました。
Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “SpectralMAP: Approximating Data Manifold with Spectral Decomposition,” IEEE Access, 2023. (2021 IF=3.476)
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合同研究会にて10件の発表を行いました!
2023年2月21日(火)-2月22日(水)に北海道大学情報科学研究院棟で開催された映像情報メディア学会 マルチメディアストレージ研究会・メディア工学研究会・映像表現&CG研究会、電子情報通信学会 画像工学研究会・ITS研究会の合同研究会において、当研究室より以下の発表を行いました。① Yaozong Gan,Guang Li,Ren Togo,Keisuke Maeda,Takahiro Ogawa,Miki Haseyama:”A Note on Traffic Sign Recognition Based on Vision Transformer Adapter Using Visual Feature Matching”② 蘭 子文,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”属性情報の階層関係を考慮したアニメイラストのマルチラベル分類に関する検討”③ 張 華瀛,柳 凜太郎,藤後 廉,小川貴弘,長谷山美紀:”データベース特化型クロスモーダル画像検索のためのテキストプロンプトチューニングに関する検討”④ 朱 赫,藤後 廉,小川貴弘,長谷山美紀:”物体検出モデルに基づく視覚表現を用いた解釈可能なVisual Question Answeringモデルに関する検討”⑤ 五箇亮太,諸戸祐哉,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”サッカー映像における時空間的関係を考慮したシュート予測の高精度化に関する検討 ～ 競技者のチーム情報に基づく完全二部グラフの導入 ～”⑥ 渡部航史,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”クラス情報を導入したグラフ表現による教師有り潜在変数モデルの高精度化に関する検討”⑦ 吉田将規,藤後 廉,小川貴弘,長谷山美紀:”360度映像におけるマルチビュー学習に基づくバイノーラル音声生成の高精度化に関する検討”⑧ Jiahuan Zhang,Ren Togo,Keisuke Maeda,Takahiro Ogawa,Miki Haseyama:”A Note on Specific Object Removal in Urban Scene Using Video Inpainting Approach”⑨ 馮 鈺虎,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”ユーザの視線情報を考慮したコンテンツベースの画像再検索に関する検討”さらに、北海道発 産官学・地域連携，ダイバーシティ特別セッションにおいて、長谷山教授が拠点長を務めるデータ駆動型融合研究創発拠点（D-RED）の取組を以下の特別講演の中で紹介しました。⑩ 長谷山美紀,水谷祐輔,田中晋吾:”［特別講演］北海道大学におけるデータ駆動型融合研究創発の取組”
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世界最高峰の信号処理に関する国際会議 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2023: https://2023.ieeeicassp.org/)にメディアダイナミクス研究室より投稿した7件の論文が採択されました！
ICASSPは、IEEE Signal Processing Societyのフラグシップカンファレンスであり、Google ScholarのSignal Processingのカテゴリにおける国際会議の中で1位にランクしています。今年はギリシャで開催です。(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)
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2023年2月7日～14日にアメリカのワシントンD.C.で開催された人工知能分野のトップカンファレンス AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2023にて医用画像を対象としたデータセット蒸留に関する研究成果をワークショップ論文として発表しました。
https://aaai-23.aaai.org/https://r2hcai.github.io/AAAI-23/pages/accepted-papers.html
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset Distillation for Medical Dataset Sharing,” AAAI Workshop, 2023.
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長谷山教授が基調講演を行いました！
令和5年2月13日に国土交通省 北海道開発局で開催された第66回（令和4年度）北海道開発技術研究発表会にて、長谷山教授が以下の基調講演を行いました。北海道発 インフラDXによる地方創生～産官学地域連携によるイノベーション創出に向けた取組～ 講師：長谷山 美紀（はせやま みき） 氏 ［北海道大学 副学長］
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東日本高速道路株式会社 (NEXCO東日本) との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
対照学習を導入したマルチモーダル深層学習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．Takaaki Higashi, Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Degradation Degree in Road Infrastructure Based on Multi-modal ABN Using Contrastive Learning,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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東日本高速道路株式会社 (NEXCO東日本) との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
対照学習を導入したマルチモーダル深層学習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．Takaaki Higashi, Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Degradation Degree in Road Infrastructure Based on Multi-modal ABN Using Contrastive Learning,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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当研究室の修士課程学生がThe 2022 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prizeを受賞しました。
“A Study on Non-reference Image Quality Assessment Considering Phaseless Components of Neural Radiance Fields”の発表に関する受賞です。おめでとうございます！
受賞者と教授の写真 -
研究室の3名が受賞しました！
当研究室の博士課程学生および修士課程学生2名がThe 2022 IEEE Sapporo Section Encouragement Awardを受賞しました。
本賞は、以下の論文に授与されています。おめでとうございます！
1. Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Distress image retrieval for infrastructure maintenance via self-trained deep metric learning using experts’ knowledge”, IEEE Access, vol.9, pp.65234-65245 (2021)
2. Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Feature integration through semi-supervised multimodal Gaussian process latent variable model with pseudo-labels for interest level estimation”, IEEE Access, vol.9, pp.163843-163850 (2021)
3. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Disentangled representation learning in real-world image datasets via image segmentation prior”, IEEE Access, vol.9, pp.110880-110888 (2021)
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英文書籍「Biomimetics Connecting Ecology and Engineering by Informatics」が出版されました！
Taylor&Francisより、バイオミメティクスに関する英文書籍が出版されました。
当研究室の長谷山教授、小川教授が「Chapter 3：Biomimetics Image Retrieval Platform for Bridging Different Study Fields」の執筆を担当しています。
尚、本書籍の表紙は、当研究室の発想支援型画像検索システムImage Vortexのインタフェース画像が採用されています。
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学術論文誌IEEE Accessに採択されました！
当研究室より投稿していたクロスモーダル検索に関する研究成果がIEEE Accessに採択されました。
Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-modal Image Retrieval Considering Semantic Relationships with Many-to-many Correspondence Loss,” IEEE Access, 2023. (Accepted)
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ICLR2023 に採択されました！
当研究室から投稿していた表現学習に関する研究成果がAI・機械学習分野のトップカンファレンスInternational Conference on Learning Representation (ICLR)に採択されました！
Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gromov-Wasserstein Autoencoders,” ICLR, 2023. (Accepted)
https://openreview.net/forum?id=sbS10BCtc7
※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．
