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研究会で学生と最新研究報告

印刷用ページを表示する 2020年11月5日更新

 2020年11月3日(祝)に開催されたIEEE SMC Hiroshima 若手研究会で最新の研究成果を市村教授(地域基盤研究機構長)と鎌田特命講師(高度人工知能プロジェクト研究センター)が報告しました。本来は7月の開催が予定されていましたが,コロナ感染症予防のため,延期になっておりました。中四国地方から学生・教員がZoomやSlackを用いて参加し,18件の研究発表が行われました。

 地域基盤研究機構 高度人工知能プロジェクト研究センターでは,4件の発表を行いました。いずれも深層学習の研究で,「航空写真を用いた道路検出」,「2人の顔画像をもとに親族関係の検出」,「コンクリート構造物のひび割れ検出」,「顔画像を用いた感情分析」について,研究成果を報告しました。独自に開発した構造適応型深層学習技術を用いた研究は,様々なデータに対して,従来の手法よりも優れた結果を示しており,会場からは将来の研究の方向性についての質問が寄せられました。また,道路検出の研究は,経営情報学科4年寒竹さんとの共同研究で,約6週間計算して構築した学習システムの評価を行いました。

 独自の手法を改良していくために,複数種類の複雑なビッグデータを使用して研究開発を進めています。研究開発のスピードをアップするためには,高性能なハードウェアが必要ですが,本研究センターでは,文科省や独立行政法人情報通信研究機構に採択された研究費により高機能な装備があり,日々研究を進化させると同時に,意欲のある学生は最先端の研究に参加し,高度な技術開発にチャレンジしています。

発表の様子(学生)

学生の発表

発表の様子(鎌田特命講師)

鎌田特命講師の発表

今回の学会で発表した論文一覧

1.航空写真を用いた深層学習による道路網認識手法RoadTracerの動作パラメタ実験
  ○寒竹夏水, 鎌田真, 市村匠

2.構造適応型深層学習による親族間の顔画像データベースの学習
  〇市村 匠, 鎌田 真

3.組み込みPCを用いたコンクリート構造物のひび割れ検出構造適応型深層学習システムの高速化
  〇鎌田 真, 市村 匠

4.構造適応型深層学習の再学習法を用いたAffectNet顔表情画像の分析
  ○鎌田 真, 市村 匠

 上記の研究開発は,2件のJSPS科研費(課題番号:19K12142,19K24365),独立行政法人情報通信研究機構(NICT)の委託研究(課題番号:21405)の助成を受けたものです。