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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
SIP, BioX, IE, MI
(共催)
ITE-IST, ITE-ME
(共催)
(連催) [詳細]
2022-05-20
17:00
熊本 熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Deep Residual UNetを用いた3D医用画像非剛体位置合わせの精度改善
中村泰河佐藤悠輝工藤博幸滝沢穂高筑波大SIP2022-30 BioX2022-30 IE2022-30 MI2022-30
近年,医用画像非剛体位置合わせの手法として深層学習を用いる手法が研究
され,特に変位ベクトル場の正解を用いないで位置合... [more]
SIP2022-30 BioX2022-30 IE2022-30 MI2022-30
pp.156-160
MBE, NC
(併催)
2021-10-29
11:40
ONLINE オンライン開催 常微分方程式に基づくニューラルネットワークの複雑さと精度の数値的研究
江刺家 郁大久保 潤埼玉大NC2021-26
近年,深層ニューラルネットワークの研究が活発に行なわれている.特に画像認識における性能向上は顕著であり,その一因として残... [more] NC2021-26
pp.46-50
IMQ 2021-10-22
13:45
大阪 阪大吹田キャンパス A Tiny Convolutional Neural Network for Image Super-Resolution
Kazuya UrazoeNobutaka KurokiYu KatoShinya OhtaniKobe Univ.)・Tetsuya HiroseOsaka Univ.)・Masahiro NumaKobe Univ.IMQ2021-7
 [more] IMQ2021-7
pp.2-7
ET 2021-09-10
13:15
ONLINE オンライン開催 Predicting Code Reading Test Answers by Using Eye Movement Features
YUE YANMinoru NakayamaTokyo TechET2021-11
 [more] ET2021-11
pp.17-22
IBISML 2021-03-03
11:15
ONLINE オンライン開催 [招待講演]株価の残差リターンに注目した深層学習ポートフォリオ最適化
今城健太郎南 賢太郎伊藤克哉PFN)・中川 慧野村アセットマネジメントIBISML2020-46
株式投資におけるポートフォリオ構築は金融分野で重要な課題である.本発表では,株式市場における共通因子をヘッジしたあとに残... [more] IBISML2020-46
p.38
ITE-HI, ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
IE, ITS
(共催)
(連催) [詳細]
2020-02-27
14:15
北海道 北海道大学
(開催中止,技報発行あり)
A note on detection of distress regions in subway tunnels by using U-net based network
An WangRen TogoTakahiro OgawaMiki HaseyamaHokkaido Univ
 [more]
ITS, IE
(共催)
ITE-MMS, ITE-HI, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
(連催) [詳細]
2019-02-20
13:00
北海道 北海道大学 3D residual networkに基づくPET/CT画像を用いた悪性腫瘍候補の自動検出
李 宗曜藤後 廉小川貴弘平田健司真鍋 治志賀 哲長谷山美紀北大
 [more]
IE 2018-06-29
10:20
沖縄 沖縄セルラー電話 残差学習に基づくディープネットワークを用いた画像の雨すじ除去
松井拓郎池原雅章藤沢貴典慶大IE2018-23
屋外で使われるカメラは天候の影響を受けてしまう.本論文では,単一画像から雨すじを除去する問題について扱う.雨すじ除去の先... [more] IE2018-23
pp.13-18
PRMU, MI, IE, SIP
(共催)
2018-05-18
10:15
岐阜 岐阜大学 深層学習を用いた大腸電子洗浄法の検討
橘 理恵大島商船高専)・Janne J. Nappi弘中 亨吉田広行マサチューセッツ総合病院/ハーバードメディカルスクールSIP2018-8 IE2018-8 PRMU2018-8 MI2018-8
大腸がん検診は大腸内視鏡検査が一般的であるが,近年ではCT画像を用いたCTコロノグラフィ(CTC)が普及してきている.し... [more] SIP2018-8 IE2018-8 PRMU2018-8 MI2018-8
pp.35-37
PRMU 2017-10-12
13:30
熊本 熊本大学 PyramidNetに対する新たな確率的正則化手法ShakeDropの提案
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2017-72
高精度な一般物体認識を実現するために,
確率的に学習を乱すことで認識精度を向上する,確率的な正則化手法が注目を集めてい... [more]
PRMU2017-72
pp.55-60
SANE 2017-08-24
13:50
大阪 大阪工業大学梅田キャンパス Deep Learning for Target Classification from SAR Imagery -- Data Augmentation and Translation Invariance --
Hidetoshi FurukawaToshiba Infrastructure Systems & SolutionsSANE2017-30
本報告では,合成開口レーダ(SAR)画像から自動目標認識(ATR)を行うための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の... [more] SANE2017-30
pp.13-17
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-18
10:55
北海道 北海道大学 PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2016-158 CNR2016-25
画像を『山』『椅子』『ラーメン』といったカテゴリで分類する問題を一般物体認識と呼ぶ.
しかし高精度な一般物体認識は膨大... [more]
PRMU2016-158 CNR2016-25
pp.35-40
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