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電気通信大学 総合情報学科/大学院 総合情報学専攻 メディア情報学コース 柳井研究室
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柳井研究室ニュース

博士1名,修士6名,卒研生3名+1名,JUSST短期留学生2名が卒業して,新たに修士7名,卒研生3名がメンバーに加わります. (20/04/01)

修士4名,卒研生4名が卒業して,新たに修士4名,卒研生3名,JUSST生1名がメンバーに加わりました.メンバーリスト更新しました.(19/04/05)

【連絡事項】現在,当研究室では, 原則,外国人研究生の受入は行っておりません.研究室のメンバーになりたい場合は,直接,大学院を受験して下さい.

 富士山頂セミナー風景 富士山頂記念写真 
富士山頂セミナー風景 山頂での記念写真
登山風景
登山風景 150秒で見る富士登山全行程タイムラプス!

柳井研究室へようこそ!

主な研究テーマは,深層学習による画像認識です.

lion mountain arizona
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 上に示したような様々な画像の内容をコンピュータに理解させる「一般的な画像認識」は,深層学習によって既に人間を上回る精度を達成しています.しかしながら,すべての画像認識問題が解決されたかというとそうではありません.例えば,人間を上回る性能が実現するには,一般に大量の学習データが必要で,人間のように少量のサンプルから学習することは難しいとされています.動画の認識はさらに難しい問題です.また,人間の脳のように1つのネットワークが様々なタスクに対応することも難しいのが現状です.そうした,深層学習を用いた画像認識における様々な問題について研究を行っています.

 また,深層学習は認識だけではなく,画像を変換したり,生成したりすることも可能です.単に生成・変換するのではなく,深層学習を用いることで,出力結果が本物らしくもしくは特定のカテゴリの物体らしく認識できるように生成・変換できます.こうした特性を生かした深層学習による画像生成・変換についても研究を行っています.

 応用的な深層学習による画像認識の課題として,特に食事画像について研究を行っています.食事の種類の認識は高い精度でできるようになっていますので,これからの課題として,見た目だけから食事のカロリー量や栄養素量を推定する課題に取り組んでいます.最近は,1枚の画像から食事の3次元形状,さらには体積を求めて,正確なカロリー量推定の実現に取り組んでいます.