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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NS, ICM, CQ, NV (併催) |
2022-11-25 13:00 |
福岡 | 福岡大学文系センター棟 + オンライン開催 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［招待講演］プライバシー保護やデータ漏洩防止のための選択的忘却が可能な継続深層学習 ～ 安全・安心・公平な情報通信サービスへの貢献を目指して ～ ○柴田剛志（NTT）  NS2022-123 CQ2022-56 ICM2022-26 |
継続学習は、以前のタスクに関する知識をすべて保持したまま、新しいタスクのために表現力の高いモデルを学習させることを目的と... [more] | NS2022-123 CQ2022-56 ICM2022-26 pp.131-132(NS), pp.52-53(CQ), pp.25-26(ICM) |
| PRMU, MI (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2019-09-05 14:10 |
岡山 | 岡山大学 | モデル選択によるニューラルネットワークの簡易的ドメイン適応 ○澤田あずさ・柴田剛志・谷内田尚司（NEC） PRMU2019-27 MI2019-46 |
[more] | PRMU2019-27 MI2019-46 pp.109-113 |
| PRMU | 2018-12-13 15:10 |
宮城 | 東北大学 | データの系列性を利用したラベル修正によるアノテーターの判別能力に頑健な機械学習 ○澤田あずさ・柴田剛志（NEC） PRMU2018-81 |
近年の機械学習技術の発展により，パターン認識において達成できる精度は大幅に向上してきた．しかし，学習で得られる性能は学習... [more] | PRMU2018-81 pp.35-38 |
| SID-JC, IEIJ-SSL (共催) EID, ITE-IDY (連催) [詳細] |
2018-07-12 15:10 |
東京 | 機械振興会館 地下2階 ホール | ［依頼講演］Display Week 2018報告 - AI and Augmented Reality and Virtual Reality - ○柴田隆史（東京福祉大） |
[more] | |
| SID-JC, ITE-IDY, EID (共催) [詳細] |
2013-07-17 15:50 |
東京 | 機械振興会館 | SID2013報告 ～ 3D技術 ～ ○柴田隆史（東京福祉大） EID2013-6 |
SID2013シンポジウムで発表された3D技術に関係する以下のセッションについて概要を報告する。Session 3: A... [more] | EID2013-6 pp.43-46 |
| PRMU | 2013-02-21 09:30 |
大阪 | 大阪府立大 | 異方拡散とテクスチャ適応的TVを正則化とした再構成型超解像 ○柴田剛志・池谷彰彦・仙田修司（NEC） PRMU2012-134 |
異方拡散とテクスチャ適応的TVを正則化とした再構成型超解像を提案する．提案手法では，エッジの接線方向への高周波成分を制約... [more] | PRMU2012-134 pp.25-30 |
| SIP, IE, ICD (共催) IPSJ-SLDM (連催) [詳細] |
2010-10-05 16:10 |
千葉 | 幕張メッセ 国際会議場 (CEATEC会場) | ［招待講演］再構成型超解像による劣化復元 ～ 複数枚超解像，1枚超解像，2次元コード超解像 ～ ○仙田修司・池谷彰彦・柴田剛志（NEC） SIP2010-60 ICD2010-74 IE2010-78 |
近年，テレビやデジタルカメラの画素数を増やしたいという要求から，動画もしくは静止画を画像処理によって高解像化する超解像技... [more] | SIP2010-60 ICD2010-74 IE2010-78 p.63 |
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