DENSO IT LAB x TOKYO TECH Discussion Night in MIRU 2022

モビリティの新しい在り方を示すデンソーアイティーラボラトリと、情報工学の最先端を切り拓く東京工業大学。
両者が車体の両輪となって、コンピュータビジョンの一大研究組織が動き出しました。
最先端を行く研究者による招待講演をはじめ、本コラボレーションのビジョンとこれまでの成果を発信します。

News

  • 2022/7/25　イベントを開催いたしました．おかげ様で来場者の方々と多くの議論をすることができました！
  • 2022/7/24　24日(日) 13時までにご登録された方へはメールをお送りしました．定員に達しましたので，24日17:00をもってご登録を締め切らせていただきます．登録証が届いていない方はMIRU 2022 Slackにて，デンソーITラボラトリのチャンネルなどでご連絡下さい．
  • 2022/7/22　これまでにご登録された方へ登録メールをお送りしました．お席はまだ20席ほど余裕がございます！
  • 2022/7/15　第2部のポスター発表の詳細を掲載しました．
  • 2022/6/28　第2部の登録フォームを公開しました．
  • 2022/6/17　第1部の講演者情報を追加しました．
  • 2022/3/25　サイトを公開しました．

参加資格

  • 本イベントに参加するには，MIRU2022への参加登録が必要です．https://sites.google.com/view/miru2022/attend
    • 第一部（講演会）はMIRUの参加者であればどなたでも追加の手続きなしに参加できます．
    • 第二部（ポスター発表+夕食のご提供）の参加資格は，(1)MIRUの参加者であることと，(2)現地参加者であることと，(3)下記の事前登録をされた方であることです．

事前登録

  • 第二部用事前登録フォーム ＜ここをクリック＞　24日17:00をもって〆切りました．多数のご登録，ありがとうございます．
  • およそ100名の定員を予定しています．
  • 第二部（19:50-）の会場受付にて，登録メールを確認いたします．スマホの画面などに保存するか，メールをプリントしてお持ちください．

タイムテーブル

第１部（18:00--19:40）

  • はじめの挨拶（５分）　岩崎弘利　CTO，デンソーITラボラトリ
  • 講演１（３０分）　　　佐藤育郎　特任准教授，東京工業大学／デンソーITラボラトリ
  • 講演２（３０分）　　　横田理央　准教授，東京工業大学
  • 講演３（３０分）　　　小野峻佑　准教授，東京工業大学
  • おわりの挨拶（５分）　篠田浩一　教授，東京工業大

※第１部はハイブリッド形式とし，MIRU本会議と同じ形のオンライン配信をいたします．MIRU参加者であればどなたでもご視聴いただけます．

第２部（19:50--21:40）

  • 懇親会（お弁当形式）の中で、講座の研究成果のポスター発表（18テーマ）．詳細は下記プログラムをご覧ください．

※第２部はリアル開催のみとし，オンライン配信を行いません．

日時・会場

Access

アクリエひめじ

プログラム

第一部（18:00--19:40）

人の視覚的認識を代替する ～深層ネットワークの新たな在り方の模索～

佐藤育郎　特任准教授（東京工業大学　情報理工学院/デンソーIT）

2005年米メリーランド大学にて理学博士取得。2007年まで米ローレンスバークレー国立研究所にてポスドク。2008年よりデンソーITラボラトリにて勤務。2020年現職に着任（デンソーITラボラトリとの兼務）。MIRU2013にて長尾賞受賞。画像認識・機械学習等の研究に従事。

人工画像を用いたVision Transformer の 大規模事前学習

横田理央　准教授（東京工業大学　学術国際情報センター）

2009年慶應義塾大学にて博士（工学）取得。ブリストル大学数学科、ボストン大学機械工学科、アブドゥラ国王科学技術大学を経て、2015年4月より現職。高速多極子法（ExaFMM）、階層的低ランクアルゴリズム（Hatrix）、深層学習における情報行列（ASDFGHJKL）のための多数のライブラリを開発。2009年に最初のGPUスパコンを使ってゴードン・ベル賞を受賞したチームの一員。高性能計算機、線形代数、機械学習などの研究に従事。

イマドキの信号処理 ～モデルベースと データドリブンの止揚～

小野峻佑　准教授（東京工業大学　情報理工学院）

2014年東京工業大学大学院理工学研究科集積システム専攻博士課程修了。博士（工学）。2014年より同大学助教。2019 東工大・情報理工学院・准教授に着任。2016–2020 科学技術振興機構（JST）さきがけ個人研究者（兼任）。主として画像処理、信号処理、数理最適化、データサイエンス・AI、リモートセンシングの研究に従事。IEEE SPS Japan Chapter Outstanding Student Journal Paper Award、丹羽保次郎記念論文賞、手島精一記念研究賞博士論文賞、テレコムシステム技術賞、船井学術奨励賞、IEEE SPS Japan Chapter Young Author Best Paper Awardなど受賞多数。

第２部（19:50--22:00）

我々の研究グループの成果をポスター発表いたします。19件の発表を予定しています。

１　北山翼　M2

２　Wenru Zheng M2

３　高橋那弥　M2

４　澁谷辰吉　M1

５　Pablo Cervantes　D4

６　太田敏博　PD

７　栗岡保　M2

８　山田陵太　M2

９　Liang Jinrong　M1

１０　高島空良　M2

１１　髙山啓太　卒

１２　Mark Chen　卒

１３　Aoyu Li　卒

１４　石川康太　デンソーIT

１５　八嶋晋吾　デンソーIT

１６　吉田悠一　デンソーIT

１７　鈴木哲平　デンソーIT

１８　関川雄介　デンソーIT

１９　住吉信一　デンソーIT

球面畳み込みの時間軸拡張による全天球映像からの行動種別の領域分割

Event Recognition by Audio-Visual Fusion with Omnidirectional Camera and Microphone Array

走行動画の大規模自己教師あり学習の検討と計画

ランダム行列による固定逆伝播ネットワークを用いた Target Propagation の改良

Implicit Neural Representation Learning for Human Motion Generation (ECCV 2022)

Learning with Partial Forgetting in Modern Hopfield Networks

複数教師モデルを用いたデータ拡張最適化手法の検討

深層モデルの汎化性能改善を目的とした特徴抽出器の事後学習 (ICML 2022)

Learning of Non-Uniform Step-Sizes for Neural Network Quantization

Replacing Labeled Real-image Datasets with Auto-generated Contours (CVPR 2022)

滑らかな転移学習による汎化性能の改善 (NeurIPS 2021 Distribution shift workshop)

生成的特徴量の角度依存性に着目した単画像からの視点角度推定の精度向上

Informative Sample-Aware Proxy for Deep Metric Learning

遅れのあるイベントカメラ信号モデルによる運動推定誤差の理論限界の評価

Feature Space Particle Inference for Neural Network Ensembles (ICML 2022)

Implicit 画像表現を用いた解像度フリーな異常検知

アテンションを用いた階層的クラスタリングによる画像分割

Event-Based Camera Pose Tracking via Error between Temporal Gradient of NeRF and Event

動き制約と固定 2 次元ランダムパターンを用いた移動物体の密な形状復元

 

主催

本イベントは，株式会社デンソーアイティーラボラトリと東京工業大学情報理工学院が共催するものです．