Dianhan Xi 研究室

主宰者：Dianhan Xi
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Xi研究室では、ドローンなどの遠隔操作機器で撮影した低解像度画像から、対象物を正確に検出・分類するための深層学習技術の開発を行っています。研究の中心となるのは、画像の粗い部分を細部まで鮮明にする画像復元技術と、物体検出・領域分割の機械学習モデルの組み合わせです。海底生物（ヤドカリ、ナマコ）、サンゴ礁、水中ゴミ、農作物（トウバコ、多肉植物、ブルーベリー、バラ）など、様々な対象物の自動監視システムを構築しています。 技術的には、残差密集ネットワークやMambaなどの最新の神経回路網構造を用いて、解像度の低い画像を高品質に変換し、その後YOLOシリーズやDenseCLIPなどの検出・分割モデルで対象物を認識します。さらに、データ不足の課題に対しては、画像生成技術を用いて学習データを人工的に増やす手法も開発しています。 実応用面では、従来の手作業による調査の負担や環境への影響を軽減し、より効率的で継続的な監視を実現することを目指しています。海洋生態系の保全から精密農業まで、多様な分野での自動化・スマート化に貢献する実用的な技術開発が特徴です。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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