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研究成果

2021

Pablo Cervantes, Yusuke Sekikawa, Ikuro Sato, Koichi Shinoda. “Implicit Neural Representations for Variable Length Human Motion Generation,” arXiv:2203.13694, 2022. [link]

Keita Takayama, Ikuro Sato, Teppei Suzuki, Rei Kawakami, Kuniaki Uto, Koichi Shinoda. “Smooth Transfer Learning for Source-to-Target Generalization,” NeurIPS 2021 Workshop on Distribution Shifts, 2021. [link]

Ikuro Sato, Guoqing Liu, Kohta Ishikawa, and Masayuki Tanaka, “Does End-to-End Trained Deep Model Always Perform Better than Non-End-to-End Counterpart?”, Electronic Imaging 2021. [link]

Nakamasa Inoue, Ryota Yamada, Rei Kawakami, Ikuro Sato, “Disentangling Latent Groups of Factors”, International Conference on Image Processing (ICIP), 2021. [link]

Yuto Kodama, Yinang Wang, Rei Kawakami, Takeshi Naemura. “Open-set Recognition with Supervised Contrastive Learning.” 17th International Conference on Machine Vision and Applications (MVA), 2021. [link]

Hajime Oi, Rei Kawakami, Takeshi Naemura. “Analysis of Evaluation Metrics with the Distance between Positive Pairs and Negative Pairs in Deep Metric Learning”, 17th International Conference on Machine Vision and Applications (MVA), 1-5. 2021. [link]

Miho Kitamura, Hiroki Sato, Rei Kawakami, Natsuyo Yanagi, Takeshi Naemura, Yasufumi Sawada. “Index for Measuring Perceptual Similarity of Pharmaceutical Blister Packages on the Basis of Deep Features.” 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021), I21-21, (2021.7).

川上玲, OUR Shurijoみんなの首里城デジタル復元プロジェクト―記憶の中の首里城－. O plus E 光学・画像専門誌, 2021年11・12月号.

2020

Wen Shao, Rei Kawakami, Ryota Yoshihashi, Shaodi You, Hidemichi Kawase, Takeshi Naemura. “Cattle detection and counting in UAV images based on convolutional neural networks.” International Journal of Remote Sensing 41 (1), 31-52. 2020.

Yutaro Honda, Rei Kawakami, Takeshi Naemura. “RNN-based Motion Prediction in Competitive Fencing Considering Interaction between Players”
In Proc. of British Machine Vision Conference (BMVC), September, 2020. [link]

Teppei Suzuki and Ikuro Sato. “Adversarial Transformations for Semi-Supervised Learning.” AAAI, 2020. [link]

鈴木理紗, 川上玲, カラーヌワットタリン, 北本朝展, 中澤敏明, 苗村健. Bi-LSTMを用いた中古日本語の文境界推定. 人文科学とコンピュータシンポジウム「じんもんこん」2020論文集, 17-22. (2020.12).

本田悠太郎, 川上玲, 苗村健. フェンシングにおける選手間相互作用を考慮したRNNによる姿勢予測. 統計関連学会連合大会（招待講演）, 1CPM1 (2020.9).

邵文, 川上玲, 苗村健. 映像生成による時間順序の並べ替えで学習した時空間コンテキストに基づく異常検知. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020), OS1-1B-2 (口頭発表). (2020.8).

本田悠太郎, 川上玲, 苗村健. フェンシングにおける選手間相互作用を考慮したRNNによる姿勢予測. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020), OS3-3B-3 (口頭発表) (2020.8).

Chanya Kukulprasong, 川上玲, 苗村健. 画像と音声の特徴マッチングによる物体およびシーンを考慮した環境音の生成. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020), IS1-1-11 (2020.8).

川上玲, OUR Shurijoみんなの首里城デジタル復元プロジェクト―記憶の収集－. 「写真測量とリモートセンシング」, 日本写真測量学会誌, 2021年3月号.

川上玲, みんなの首里城デジタル復元プロジェクト～建物にある記憶をつなぐ～. 「建築と社会」, 日本建築協会学会誌, 2020年12月号.