Ichiro Ide 研究室
主宰者:Ichiro Ide
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Ide研究室は、画像や動画を含む視覚情報と言語情報を統合して処理する「マルチモーダル学習」に取り組んでいます。複数のカメラやセンサーから同時に収集される映像データを活用し、人間の行動認識や物体検出といった実世界の課題に対応する研究を進めています。特に、異なる視点や異なるセンサーから得られた情報をどのように効果的に統合するかが重要なテーマとなっており、不完全な注釈や限定的な学習データの中でもロバストに機能するシステムの開発を目指しています。
また、言語と視覚の結びつきを理解する研究にも力を入れています。画像のキャプション生成、レシピと食べ物の画像の対応づけ、テキストから画像を生成する技術など、テキストと画像がどのように意味的に関連しているかを計算機で解析しています。さらに、音の響きと意味の関係性(例えば、造語がどのような印象を与えるか)といった言語心理学的な問題にも取り組み、人間の認識を計算モデルで表現する方法を探究しています。
同時に、実用的な応用も視野に入れており、農業分野での病害診断や医療現場での医薬品管理といった社会的に重要な課題に対して、限られた計算資源で動作する軽量なニューラルネットワークモデルの開発に取り組んでいます。このように、基礎研究と応用研究の両面から、現実世界で活用できるマルチメディア技術の創出を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(50 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61042.2026.00750
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nima.2026.171841
- DOI: https://doi.org/10.1145/3728481.3762163
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2025dvl0007
- [2025] 道路の混雑:独学者のためのミクロ経済分析入門Ⅱ
- DOI: https://doi.org/10.1145/3744742
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg61629.2025.11099071
- DOI: https://doi.org/10.1145/3773986
- [2025] Multi-proposal collaboration and multi-task training for weakly-supervised video moment retrievalDOI: https://doi.org/10.1007/s13042-024-02520-w
- DOI: https://doi.org/10.1109/tafe.2025.3533416
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3631093
- [2025] Q-Adapter: Visual Query Adapter for Extracting Textually-related Features in Video CaptioningDOI: https://doi.org/10.1145/3743093.3770950
- [2024] Cross-modal recipe retrieval based on unified text encoder with fine-grained contrastive learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112641
- [2024] Lightweight Maize Disease Detection through Post-Training Quantization with Similarity PreservationDOI: https://doi.org/10.1109/cvprw63382.2024.00216
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg59268.2024.10581896
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.cmcl-1.7
- [2024] Zero-Shot Pill-Prescription Matching With Graph Convolutional Network and Contrastive LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3390153
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevc.109.l041602
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevc.109.044606
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3372658
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3360113
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3378095
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3332098
- DOI: https://doi.org/10.1145/3595916.3626430
- [2023] 〈記念企画:エッセイ〉廃墟のユートピア
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-023-17657-z
- DOI: https://doi.org/10.1145/3607541.3616818
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-023-15732-z
- DOI: https://doi.org/10.23919/mva57639.2023.10215935
- DOI: https://doi.org/10.23919/mva57639.2023.10215815
- DOI: https://doi.org/10.23919/mva57639.2023.10216055
- DOI: https://doi.org/10.1109/avss56176.2022.9959510
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr54900.2022.00041
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr54900.2022.00050
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2624877
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10732-022-09492-6
- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.87.440
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr51284.2021.00039
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.36-5_d-kc7
- DOI: https://doi.org/10.1145/3460426.3470946
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.07.014
- [2021] Odometry Estimation from Sparse LiDAR Point Cloud Constrained by Image Feature CorrespondenceDOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.87.447
- DOI: https://doi.org/10.1109/icpr48806.2021.9412484
- DOI: https://doi.org/10.1109/icpr48806.2021.9412393
- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.87.197
- DOI: https://doi.org/10.1109/icpr48806.2021.9412318
- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.87.99
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3131393
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