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北海道大学 情報科学研究科 メディアダイナミクス研究室 Laboratory of Media Dynamics

柳 凜太郎



柳 凜太郎 Rintaro Yanagi

機械学習技術を応用した画像・映像検索に関する研究に従事.
IEEE,電子情報通信学会 会員.
E-mail: yanagi@lmd.ist.hokudai.ac.jp

学歴 職歴 論文誌 国際会議 国内学会 講演 受賞

学歴

  • 2015年4月-2019年3月 北海道大学 工学部
  • 2019年4月-2021年4月 北海道大学大学院情報科学院 修士課程
  • 2020年4月-2022年3月 似鳥国際奨学財団 北海道ITみらい人材奨学生
  • 2021年4月-現在 北海道大学大学院情報科学院 博士課程
  • 2021年4月-現在 日本学術振興会 特別研究員DC1

職歴

    非常勤講師

    • 北海学園大学 工学部「計算機実習Ⅲ」(2021年度 前期)

    ティーチングアシスタント

    2019年度

    • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I, II」(前期・後期)

    2020年度

    • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I, II」(前期・後期)

    2021年度

    • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習I, II」(前期・後期)

    ティーチングフェロー

    2021年度

    • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)

研究業績

論文誌

  1. R. Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Interactive Re-ranking via Object Entropy-guided Question Answering for Cross-modal Image Retrieval” ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications,, (accepted for publication).
  2. R. Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Domain adaptive cross-modal image retrieval via modality and domain translations” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences,, Vol.E104-A, No.6, pp.866-875, 2020, . [paper]
  3. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Enhancing cross-modal retrieval based on modality-specific and embedding spaces,” IEEE Access, vol. 8, pp. 96777-96786, 2020.(2018 IF=4.098)  [paper]
  4. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Text-to-image GAN-based scene retrieval and re-ranking considering word importance,” IEEE Access, vol. 7, pp. 169920-169930, 2019. (2018 IF=4.098)  [paper]
  5. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Query is GAN: scene retrieval with attentional text-to-image generative adversarial network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153183-153193, 2019. (2018 IF=4.098)  [paper] 2020 IEEE Sapporo Section Best Paper Award

国際会議

Regular paper

  1. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Database-adaptive re-ranking for enhancing cross-modal image retrieval,” in Proceedings of 2021 ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2021), 2021, (accepted for publication). [project page]
  2. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Interactive re-ranking for cross-modal retrieval based on object-wise question answering,” in Proceedings of 2020 ACM International Conference on Multimedia in Asia (ACM MM asia 2020), 2020, Best Paper Runner-up Award. [paper]
  3. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Image retrieval with lingual and visual paraphrasing via generative models,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2020), 2020, pp.2431-2435. [paper]
  4. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Image retrieval with data augmentation of sentence labels based on paraphrasing,” in Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2020), 2020. [paper]
  5. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Scene retrieval using text-to-image GAN-based visual similarities and image-to-text model-based textual similarities,” in Proceedings of 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), 2019, pp. 13-14. [paper]
  6. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Scene retrieval for video summarization based on text-to-image GAN,” in Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2019), 2019, pp. 1825-1829. [paper]
  7. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Scene retrieval from multiple resolution generated images based on text-to-image GAN,” in 2019 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2019), 2019. [paper]
  8. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Image retrieval from vague description based on AttnGAN,” in Proceedings of 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2018), 2018, pp. 167-168. [paper]
Demo paper

  1. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama, “IR Questioner: QA-based interactive retrieval system,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), Taiwan, 2021, (accepted for publications).  [project page]
  2. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Multimedia information retrieval for mixed interaction based on cross-modal retrieval and hand gesture browsing,” in Proceedings of 2020 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2020), 2020  [paper].
  3. R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Voice-input multimedia information retrieval system based on text-to-image GAN,” in Proceedings of 2019 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), 2019, pp. 967-968, Outstanding Prize IEEE GCCE2019 Excellent Demo! Award. [paper]

国内会議

  1. 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “画像内の物体に着目した画像検索に関する検討 -RetinaNet を用いた物体認識に基づく高精度化-,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 377–381, 2019.
  2. 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “敵対的生成ネットワークに基づくドメイン適応可能な文をクエリとする画像・映像検索手法に関する検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2019), 2019.
  3. 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討,” イメージ・メディア・クオリティ研究会(IMQ), pp. 21-24, 2019.
  4. 柳凜太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “AttnGAN を用いたシーン検索に関する検討 ー再検索の導入による高精度化ー,” 平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 12-13, 2018.

講演

  1. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “[特別講演]ゴム材料開発のための Conditional StyleGAN に基づく 配合量からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 171-175, 2021.2.

受賞等

  • 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019) Outstanding Prize IEEE GCCE2019 Excellent Demo! Award
  • 似鳥国際奨学財団 北海道みらいIT人材奨学金 奨学生(2020年1月)
  • 北海道大学 社会展開実践 DS-Design プログラム(2020年1月) [動画link]
  • 日本学術振興会 特別研究員DC1(2021年4月,採択率20%)
  • 2020 IEEE Sapporo Section Paper Awards, Best Paper Award Winner[link]
  • Best Paper Runner-up Award of ACM Multimedia Asia 2020[link]
  • 北海道大学大学院情報科学院 修士課程 令和3年度 首席・総代
  • 北海道大学大学院情報科学院 研究院長賞
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