研究者
J-GLOBAL ID:202201004422470529   更新日: 2024年12月03日

遠藤 和紀

エンドウ カズキ | Endo Kazuki
所属機関・部署:
職名: 准教授
研究分野 (2件): 知覚情報処理 ,  金融、ファイナンス
論文 (10件):
  • Dinesh DAULTANI, Masayuki TANAKA, Masatoshi OKUTOMI, Kazuki ENDO. Degraded Image Classification using Knowledge Distillation and Robust Data Augmentations. IEICE Transactions on Information and Systems. 2024. E107.D. 12. 1517-1528
  • Dinesh Daultani, Masayuki Tanaka, Masatoshi Okutomi, Kazuki Endo. Diffusion-Based Adaptation for Classification of Unknown Degraded Images. New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges (NTIRE2024), CVPR2024 Workshop. 2024. 5982-5991
  • Kazuki Endo. Data augmentation technique for degraded images without losing the classification ability of clean images. Journal of Electronic Imaging. 2024. 33. 2
  • Dinesh Daultani, Masayuki Tanaka, Masatoshi Okutomi, Kazuki Endo. ILIAC: Efficient classification of degraded images using knowledge distillation with cutout data augmentation. IS&T Electronic Imaging 2023. 2023. 296-1-296-6
  • Kazuki Endo, Masayuki Tanaka, Masatoshi Okutomi. Semantic Segmentation of Degraded Images Using Layer-Wise Feature Adjustor. IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2023. 3205-3213
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講演・口頭発表等 (3件):
  • セルフストレージ投資の数理モデル
    (日本オペレーション・リサーチ学会 2023年春季研究発表会 2023)
  • 多様な劣化水準に対応可能な劣化画像のクラス分類ネットワーク
    (第27回画像センシングシンポジウム 2021)
  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像のクラス分類
    (第26回画像センシングシンポジウム 2020)
受賞 (1件):
  • 2020/06 - 画像センシング技術研究会 SSII2020 インタラクティブセッション・オーディエンス賞 畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像のクラス分類
所属学会 (4件):
日本オペレーションズ・リサーチ学会 ,  情報処理学会 ,  日本金融・証券計量・工学学会 ,  日本証券アナリスト協会
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