研究者
J-GLOBAL ID：201901018356600195
更新日: 2024年03月07日
四宮 友貴
SHINOMIYA Yuki
所属機関・部署：
職名：
講師
研究キーワード (3件)：
ソフトコンピューティング
, 機械学習
, 画像認識
競争的資金等の研究課題 (1件)：
- 2021 - 2024 MRI画像におけるボクセルデータから点群データへの表現学習
論文 (37件)：
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Hibiki Umeda, Yuki Shinomiya. Exploring Whether CNN-Based Segmentation Models Should Extract Features in Earlier or Later Stages for MRI Images. 8th International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 2023
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Harunobu Ariga, Yuki Shinomiya. Effects of Pseudo Labels in Pose Estimation Models Using Semi-supervised Learning. 8th International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 2023
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有賀 晴信, 四宮 友貴. 半教師あり学習を用いた姿勢推定モデルにおけるアノテーション削減の検証. 第39回ファジィシステムシンポジウム. 2023
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梅田 響, 四宮 友貴. CNNベースのセグメンテーションモデルによるMRI画像の特徴を抽出すべき段階の検証. 第39回ファジィシステムシンポジウム. 2023
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三本 拓未, 四宮 友貴, 吉田 真一. 少データ状況下における敵対的生成ネットワークを用いた果実識別AIの性能向上法. 知能システムシンポジウム. 2023
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MISC (5件)：
講演・口頭発表等 (25件)：
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Development and validation of the lane-keeping controller using a similarity-type fuzzy reasoning method
(2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) 2020)
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深層学習を用いた免疫細胞の自動追跡手法の提案
(第33回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会 2020)
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深層学習による免疫細胞の追跡と活動量の測定
(2020 IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会 2020)
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Vegetable Mass Estimation Based on Monocular Camera Using Convolutional Neural Network
(2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2020)
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3D Brain MRI Reconstruction Based On 2D Super-Resolution Technology
(2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, BMI Workshop: New Trends in Neural Interfacing 2020)
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経歴 (4件)：
- 2022/04 - 現在 静岡理工科大学 情報学部 コンピュータシステム学科 講師
- 2019/03 - 2022/03 高知工科大学 情報学群 助教
- 2020/05 - 2020/12 大阪大学 大学院基礎工学研究科 非常勤講師
- 2019/08 - 2019/12 大阪大学 大学院基礎工学研究科 招へい教員
受賞 (2件)：
- 2020/12 - Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems Good Moderator Award
- 2016 - IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Researcher Award An Analysis of Dependency of Prior Probability for Codebook-Based Image Representation
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