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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
CCS 2021-03-29
16:05
ONLINE オンライン開催 Generative Adversarial Networksによる教師無し順方向ドメイン変換
岡田雅史中野秀洋宮内 新東京都市大CCS2020-28
CycleGANはペアデータを用いないドメイン間の変換を可能としたが,GANを2つ用いた構成であり,Cycle Cons... [more] CCS2020-28
pp.42-47
MI 2021-03-15
15:15
ONLINE オンライン開催 属性情報を分離したfMRI画像の深層状態空間モデル
草野航希神戸大)・松原 崇阪大)・上原邦昭阪学院大MI2020-59
fMRIデータなどの医療データには,その内部に疾患の情報と同様に,年齢,性別,スキャナの仕様などの疾患に無関係な属性情報... [more] MI2020-59
pp.56-61
MI 2021-03-17
11:00
ONLINE オンライン開催 敵対的生成ネットワークによるカラー腹腔鏡超解像画像の最適設計と画質評価
河畑則文東京理科大)・中口俊哉千葉大MI2020-91
敵対的生成ネットワークは,データから特徴を学習することで,実在しないデータを生成する一方で,存在するデータ特徴に沿って変... [more] MI2020-91
pp.186-190
MI 2021-03-17
13:45
ONLINE オンライン開催 ペア入力を用いた敵対的学習による医用画像スタイル変換
藤岡和暉神戸大)・松原 崇阪大)・上原邦昭阪学院大MI2020-96
人工知能による医用画像診断は,学習に大量のデータが必要である.しかし,そうしたデータの準備には莫大なコストと手間がかかる... [more] MI2020-96
pp.212-217
IBISML 2021-03-02
11:15
ONLINE オンライン開催 人工知能による学際統合 ~ 分野科学の課題 ~
得丸久文著述業IBISML2020-37
人類共有知を発展させるための学際統合する時代を迎えている.専門分野科学の研究成果を吟味して,共有知ゲノムをつくり,人類共... [more] IBISML2020-37
pp.24-29
IE 2021-01-21
14:45
ONLINE オンライン開催 [招待講演]主観画質最大化を目指すGANベース画像符号化
工藤 忍NTTIE2020-37
画像の高解像度化やIoT デバイスの普及によりこれまで以上に効率的な映像蓄積・伝送システムが求められている.画質の評価基... [more] IE2020-37
pp.9-13
PRMU 2020-12-18
14:25
ONLINE オンライン開催 属性情報の不確実性を考慮したゼロショット生成モデル
阪井優太早大)・三川健太湘南工科大)・後藤正幸早大PRMU2020-59
機械学習における分類問題は依然として重要な研究課題である.一般に分類は,データの特徴量とカテゴリを表すラベルをペアとした... [more] PRMU2020-59
pp.122-127
IBISML 2020-10-21
09:45
ONLINE オンライン開催 [招待講演]確率的生成モデルによる記号創発システムの表現
谷口忠大立命館大IBISML2020-18
記号創発システムとは自らの感覚運動器に基づく環境との身体的相互作用に表現学習(内的表象の学習)が可能な自律エージェントの... [more] IBISML2020-18
pp.34-35
MI 2020-09-03
10:00
ONLINE オンライン開催 胸腔鏡画像における教師なし画像変換を用いた肺領域抽出
新田潤平中尾 恵京大)・今西勁峰イーグロース)・松田哲也京大MI2020-19
内視鏡手術において安全性向上の観点から関心領域の三次元構造の把握が必要である.術中の変形が小さい臓器については事前に撮影... [more] MI2020-19
pp.13-18
MI 2020-09-03
14:25
ONLINE オンライン開催 Cone-Beam CT画像の画質改善を目的とした3次元敵対的生成ネットワークの提案
羽瀬拓視中尾 恵京大)・今西勁峰イーグロース)・中村光宏松田哲也京大MI2020-29
Cone-beam CT(CBCT)画像に含まれるアーチファクトや欠損は、放射線治療や手術支援において問題となっている。... [more] MI2020-29
pp.51-56
PRMU 2020-09-02
11:00
ONLINE オンライン開催 論理的な科学概念のクロスモーダルな現実化 ~ 人類共有知とともに考える ~
得丸久文著述業PRMU2020-12
言葉は音として脳内に伝達され,それまでの個人の経験や思考の記憶と結びつき感覚統合(クロスモー ダル)が生まれる.言葉の意... [more] PRMU2020-12
pp.29-34
PRMU 2020-09-02
15:45
ONLINE オンライン開催 Generative Adversarial Networksの共同学習
塚原拓也平川 翼山下隆義藤吉弘亘中部大PRMU2020-14
Generative Adversarial Networks(GANs)は生成モデルおよび識別モデルを敵対的に学習させ... [more] PRMU2020-14
pp.41-46
PRMU, IPSJ-CVIM
(連催)
2020-05-14
13:00
ONLINE オンライン開催 Generative Adversarial Networksのための分別器
大庭武志六井 淳静岡県立大PRMU2020-1
データの自動生成能力を持つ手法の一種である Generative Adversarial Networks(GAN)は高... [more] PRMU2020-1
pp.1-6
NC, MBE
(併催)
2020-03-05
10:45
東京 電気通信大学
(開催中止,技報発行あり)
ゆるGAN:ゆるキャラを生成する敵対的生成ネットワーク
萩原祐希田中聡久東京農工大NC2019-93
ゆるキャラとは,自治体や企業などが地域や商品などの情報PR を目的として作るマスコットキャラクターである.1 体のゆるキ... [more] NC2019-93
pp.101-106
ITE-HI, ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
IE, ITS
(共催)
(連催) [詳細]
2020-02-27
14:55
北海道 北海道大学
(開催中止,技報発行あり)
MVBGM-MSに基づく画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの推定に関する検討
赤松祐亮北大)・原川良介長岡技科大)・小川貴弘長谷山美紀北大
本稿では,画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの高精度な推定を実現するため,multi-view Baye... [more]
ITE-HI, ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
IE, ITS
(共催)
(連催) [詳細]
2020-02-28
15:10
北海道 北海道大学
(開催中止,技報発行あり)
Unpaired Learning for Noise-free, Scale Invariant, and Interpretable Image Enhancement
Satoshi KosugiToshihiko YamasakiUniv. of TokyoITS2019-52 IE2019-90
本稿では, 入力画像の画質を向上させる変換を入出力ペアを用いずに学習する問題に取り組む. 提案手法は敵対的生成モデルに基... [more] ITS2019-52 IE2019-90
pp.311-316
MVE, IPSJ-CVIM
(連催)
2020-01-23
15:50
奈良 奈良先端大学 [招待講演]マルチモーダル情報処理と知能 ~ マルチモーダルカテゴリゼーション再訪 ~
長井隆行阪大MVE2019-31
マルチモーダル情報の処理は、古くから研究されてきた。実際、音声認識や画像認識などパターン認識の分野では、識別のための情報... [more] MVE2019-31
p.81
EA 2019-12-12
14:25
福岡 九州工業大学戸畑キャンパス(北九州市) 雑音情報を含めたマルチタスク学習による音声強調ネットワークの性能改善
田中晴樹徳山高専)・杉浦陽介安井希子島村徹也埼玉大)・宮崎亮一徳山高専EA2019-70
現在,信号処理分野では音声強調に対する関心が高まっている.近年,深層学習を用いた多くの音声強調手法が提案されており,その... [more] EA2019-70
pp.31-36
NLC, IPSJ-NL
(連催)
SP, IPSJ-SLP
(連催)
(併催) [詳細]
2019-12-06
10:35
東京 NHK放送技術研究所 [招待講演]統計的音声合成の進展と展望
徳田恵一名工大SP2019-35
統計的音声合成の基本問題は次の通り記述することができる:「学習用の音声データベース(音声波形と対応するテキストの組の集合... [more] SP2019-35
pp.11-12
RISING
(第二種研究会)
2019-11-26
10:30
東京 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター [ポスター講演]GANを用いた遮蔽された人体骨格情報の再構成
張 博超西辻 崇朝香卓也首都大東京
近年,深層学習による検出した人体骨格情報を用いた姿勢推定技術が注目されている.遮蔽が発生した場合,遮蔽された部位の骨格情... [more]
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