著者

牛久 祥孝

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.36, no.3, pp.323-324, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)

著者

牛久 祥孝

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.56, no.3, pp.286, 2015-02-15

著者

橋本 敦史 井上 中順 牛久 祥孝 濱屋 政志 松原 崇充 森 信介 VON・DRIGALSKI FELIX

出版者

オムロンサイニックエックス株式会社

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2021-04-05

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生産年齢人口が減少する中,ロボットの産業活用は喫緊の課題である.ロボットによる作業代替を低コストで実現する方法として言語指示の活用が注目されている.しかし,「言語指示→ロボット制御」の従来型演算モデルは特定の作業に特化したものとなってしまっている.本研究では,多様な作業を対象とした汎用的な演算モデルを提案・検証する.言語・映像資源が豊富な調理を対象とし,サラダなどの比較的簡単な料理を言語指示に従って調理するロボットを最終年度までに実現することでコンセプト実証を目指す.

著者

加藤 大晴 牛久 祥孝 原田 達也

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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既発表論文 Neural 3D Mesh Renderer [Kato et al. CVPR 2018] について紹介する。3次元モデルから2次元画像を生成するレンダリング処理を深層学習のパイプラインへと組み込むため、我々はレンダリングに対して新規な『逆伝播』を提案した。また、このレンダラーを用いて (a) 単一画像からの3Dメッシュの再構成 (b) 画像から3Dへのスタイル転移と3D版ディープドリームを行い、その性能を検証した。

著者

浦西 友樹 五十川 麻理子 井下 智加 牛久 祥孝 大倉 史生 川西 康友 上瀧 剛

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:21888701)

巻号頁・発行日

vol.2018-CVIM-212, no.40, pp.1-7, 2018-05-03

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本発表では,第 20 回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2017) で行われた若手プログラムについて報告する.MIRU 2017 若手プログラムにおいては,プログラム応募者である若手研究者 46 名が 9 つの班に分かれ,班ごとに研究テーマについて議論し,研究を立ち上げた.MIRU 2017 大会期間中には研究テーマについてプレゼンテーションし,予選を通過した 4 つのグループが MIRU 2017 本大会で開催されたイベント中で研究計画を発表した.いくつかの班は MIRU 2017 終了後においても研究を継続し,研究成果が国際会議に採択されるなどの成果を挙げている.本稿では,若手プログラムの準備や大会期間中のイベントについて,実行委員会の視点から述べる.

著者

牛久 祥孝

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.36, no.2, 2021-03-01

著者

牛久 祥孝 折原 良平 佐久間 洋司 清田 陽司

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.37, no.3, pp.317-322, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

著者

曾根 周作 合澤 典子 二宮 高洋 高田 菜生子 嘉陽 彩乃 檜森 紀子 牛久 祥孝 大森 美香 中澤 徹 乾 健太郎

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

山本 泰生 牛久 祥孝 西岡 靖之

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能 (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.37, no.3, pp.252, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

著者

牛久 祥孝 原田 達也 國吉 康夫

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.12, pp.3496-3503, 2011-12-15

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大規模画像の効率的な利用を目指し,入力画像と扱う事物が類似した画像を検索する類似画像検索が多く研究されている.画像間類似度が重要となるが,従来の手法の多くでは画像の見た目の類似度に基づいて画像を検索するため,異なる事物を扱う画像でも類似する画像となる.本論文は,画像に文章が付随する場合に,その文章の傾向を利用して画像間類似度を改善する手法を提案する.提案手法は,文章が数百単語の長文でもよく,文章が画像のごく一部に付随する状況でも画像間類似度を改善でき,スケーラビリティにも優れている.実験では一部の画像に文章が付随したデータセットを複数用い,それぞれで提案手法が既存手法に対してより高精度に類似画像を検索できることを示す.To manage increasing multimedia data, methods for similar image retrieval are widely studied. The similarity measure of images is essential for the search. In this paper, we propose a method to improve the similarity by considering texts around images. Proposed method can improve image similarity measures based on the latent semantics obtained from the pairs of images and texts. It is notable that those texts need not be some clear tags and that long texts are applicable. Moreover, our method can improve the similarities effectively even if little portion of images has texts. Moreover, proposed method is scalabe because its computational complexity is linear on the data amount. In the experiments, we compare our method with previous methods using some datasets in which a portion of the images are annotated by texts. We show that our method can retrieve semantically similar images more precisely than existing methods.