藤後廉

トウゴレン | Togo Ren

所属機関・部署：
職名：特任助教
ホームページURL (1件)： https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/ren-togo/

研究分野 (2件)：知覚情報処理 , 知能情報学

研究キーワード (13件)： computer vision , 検索 , 信号処理 , 画像処理 , ピロリ , 胃がん , MRI , 医用画像 , PET , X線 , 機械学習 , 画像生成 , 深層学習

競争的資金等の研究課題 (4件)：

2023 - 2028 医療AIの汎用性向上を目指す超少量匿名学習技術および汎用学習技術の構築
2021 - 2026 エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築
2020 - 2024 医用画像を対象とした機械学習に基づく逐次的データクレンジング技術の構築
2019 - 2021 機械学習に基づくマルチモーダル画像生成手法の構築

論文 (145件)：

Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama. Flexibly manipulating popularity bias for tackling trade-offs in recommendation. Information Processing & Management. 2024
Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama. Text-Guided Image Editing Based on Post Score for Gaining Attention on Social Media. Sensors. 2024
GAN YAOZONG, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama. Zero-Shot Traffic Sign Recognition Based on Midlevel Feature Matching. Sensors. 2023
Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama. Manipulation Direction: Evaluating Text-Guided Image Manipulation Based on Similarity between Changes in Image and Text Modalities. Sensors. 2023
Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama. Manipulation Direction: Evaluating Text-Guided Image Manipulation Based on Similarity between Changes in Image and Text Modalities. Sensors. 2023

MISC (93件)：

ZHANG Huaying, 柳凛太郎, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀. データベース特化型クロスモーダル画像検索のためのテキストプロンプトチューニングに関する検討. 映像情報メディア学会技術報告. 2023. 47. 6(MMS2023 1-34/ME2023 21-54/AIT2023 1-34)
吉田将規, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀. 360度映像におけるマルチビュー学習に基づくバイノーラル音声生成の高精度化に関する検討. 映像情報メディア学会技術報告. 2023. 47. 6(MMS2023 1-34/ME2023 21-54/AIT2023 1-34)
ZHU He, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀. 物体検出モデルに基づく視覚表現を用いた解釈可能なVisual Question Answeringモデルに関する検討. 映像情報メディア学会技術報告. 2023. 47. 6(MMS2023 1-34/ME2023 21-54/AIT2023 1-34)
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama. Compressed Gastric Image Generation Based on Soft-Label Dataset Distillation for Medical Data Sharing. CoRR. 2022. abs/2209.14635
中川真, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀. Variational Autoencoderに基づく深層生成モデルを用いた潜在表現のDisentanglementに関する検討 : Disentanglement評価指標を含む正則化損失の導入-A Note on Disentanglement Using Deep Generative Model Based on Variational Autoencoder : Introduction of Regularization Losses Based on Metrics of Disentangled Representation-マルチメディアストレージメディア工学映像表現&コンピュータグラフィックス. 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report. 2022. 46. 6. 97-102

特許 (1件)：

画像生成装置、ゴム組成物の配合推定装置及び学習装置

講演・口頭発表等 (5件)：

データサイエンス人財育成の新しいカタチ
(NoMaps 2021 2021)
AIを中心とした医療デジタル技術基盤の構築へ向けた取り組み
(第60回日本消化器がん検診学会総会附置研究会3 2021)
ゴム材料開発のためのConditional StyleGANに基づく配合量からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討
(映像情報メディア学会技術報告 2021)
実店舗の防犯カメラ映像データを用いた顧客の関心推定に関する検討 ~ 姿勢推定モデルから得られる特徴量を用いた異常検知モデルの精度検証 ~
(映像情報メディア学会技術報告 2021)
ユーザの嗜好を反映可能なインテリアコーディネート検索技術の構築 ~ コーディネートを表現可能な特徴の抽出と実データへの適用 ~
(映像情報メディア学会技術報告 2021)

学位 (1件)：

博士(情報科学)

受賞 (18件)：

2022/11 - IEEE GCCE2021 Excellent Student Poster Award Silver Prize
2022/10 - Silver Prize IEEE GCCE 2021 Excellent Poster Award
2022/09 - 土木情報学システム開発賞
2022/08 - The 2021 IEEE Sapporo Section Encouragement Award
2022/03 - IEEE LifeTech 2022 WIE Excellent Poster Award

全件表示

所属学会 (2件)：

ACM , IEEE

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

前のページに戻る

藤後 廉

藤後廉