Takahiko Furuya

フルヤタカヒコ | Takahiko Furuya

Affiliation and department：
Job title： Assistant Professor
Homepage URL (1)： http://www.kki.yamanashi.ac.jp/~ohbuchi/

Research field (1)： Intelligent informatics

Research keywords (7)： 3次元モデルの形状類似検索 , 深層学習 , 機械学習 , コンピュータビジョン , 3次元形状解析 , マルチメディア情報検索 , 知能情報学

Research theme for competitive and other funds (6)：

2021 - 2024 Part-based 3D shape retrieval using multi-modal query
2021 - 2024 教師なしで学ぶ汎用型3次元形状特徴量の開発と,少数派3次元形状の解析への応用
2019 - 2023 Development of a heavy rainfall prediction method combining numerical weather prediction models and deep learning methods
2018 - 2021 Retrieval and detection of 3D shapes based on details of their parts
2016 - 2019 Part-based 3D model retrieval queried by keywords representing parts

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Papers (81)：

Takahiko Furuya, Ryutarou Ohbuchi. DeepDiffusion: Unsupervised Learning of Retrieval-Adapted Representations via Diffusion-Based Ranking on Latent Feature Manifold. IEEE Access. 2022. 10. 116287-116301
Takahiko Furuya, Wujie Liu, Ryutarou Ohbuchi, Zhenzhong Kuang. Hyperplane patch mixing-and-folding decoder and weighted chamfer distance loss for 3D point set reconstruction. VISUAL COMPUTER. 2022. 1-18
刈込喜大, 大渕竜太郎, 古屋貴彦. 自己注意機構を用いた3次元点群形状の解析. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)2021. 2021
Lifei He, Ming Jiang, Ryutarou Ohbuchi, Takahiko Furuya, Min Zhang, Pengfei Li. Scale Adaptive Feature Pyramid Networks for 2D Object Detection. Scientific Programming. 2020. 2020. Article ID 8839979
倉上健, 相馬一義, 宮本崇, 古屋貴彦, 馬籠純, 石平博. ショートカット接続を含む深層学習による数値気象モデル降水量予測補正の検討. 2020. 76. 5. I_471-I_478

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Lectures and oral presentations (9)：

深層学習を用いた点群処理(中/上級)
(大規模環境の3次元計測と認識・モデル化技術専門委員会,点群処理基礎技術講習会 2022)
深層学習を用いた点群処理(中級)・3次元点群深層学習の解説と実践
(大規模環境の3次元計測と認識・モデル化技術専門委員会技術講習会 2021)
教師なし深層学習で獲得する3次元形状特徴量
(精密工学会大規模環境の3次元計測と認識・モデル化技術専門委員会第41回定例研究会 2020)
特徴からの形状再構成で教師なし学習する3次元形状特徴量
(第25回画像センシングシンポジウム(SSII 2019) 2019)
3次元点群のためのmixupデータ拡張を用いた形状識別DNNの効果的学習
(第25回画像センシングシンポジウム(SSII 2019) 2019)

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Education (3)：

Professional career (2)：

Work history (3)：

Awards (9)：

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※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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