Kazuya Takeda 研究室
主宰者：Kazuya Takeda
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Takeda研究室は、自動運転システムと走行環境の認識に関する複数のアプローチに取り組んでいます。主な研究課題は、悪天候や複雑な交通シーン下での知覚性能の向上です。複数のセンサ（LiDAR、RGB カメラ、熱画像）を統合して三次元物体検出を行う手法や、雨雪などの悪天候がもたらす点群ノイズの除去と天候効果の合成、さらに大規模データセットから特定の交通シーンを効率的に検索するグラフベース手法を開発しています。これらの研究では、生成的対抗ネットワーク（GAN）や機械学習モデルを活用した画像変換・データ増強が中心となっています。
同時に、人間の行動予測と異常検出の分野にも展開しており、歩行者のアクション予測や飲酒運転検知、競歩競技における反則自動検出などに取り組んでいます。これらでは教師なし学習や弱教師学習、姿勢推定などの軽量モデルを組み合わせることで、大規模なラベル付けデータなしに実用的なシステムを構築することを目指しています。また、Transformer型モデルの解釈可能性向上も進めており、視覚的に分かりやすい予測根拠を提供する手法を提案しています。
※ 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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研究成果（27 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1111/curt.12590
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24227199
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clon.2024.10.032
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-52374-7
- DOI: https://doi.org/10.1111/1442-1984.12490
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16122247
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588840
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588410
- [2024] R-Cut: Enhancing Explainability in Vision Transformers with Relationship Weighted Out and CutDOI: https://doi.org/10.3390/s24092695
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-024-18881-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc58415.2024.10920263
- DOI: https://doi.org/10.2478/ijcss-2024-0002
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23218660
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23208398
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186641
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186565
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186814
- [2023] AraHerbNeighborGen: Arabidopsis herbivory data with the analysis of neighbor genotypic effectsDOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.7945318
- [2023] Framework for Generation and Removal of Multiple Types of Adverse Weather from Driving Scene ImagesDOI: https://doi.org/10.3390/s23031548
- DOI: https://doi.org/10.2478/ijcss-2023-0001
- [2022] Automatic fault detection in race walking from a smartphone camera via fine-tuning pose estimationDOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014142
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv51971.2022.9827382
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860865
- DOI: https://doi.org/10.1111/1440-1703.12326
- DOI: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab017
- DOI: https://doi.org/10.7248/jjrhi.60.468
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