Machine Learning

多感覚の関連性（感覚間協応）を活用した楽器練習支援システムの提案と評価についての研究をIUI 2023で発表します

Visual Recipe Flow —レシピの作業フローに伴う物体の視覚的状態変化を学習するためのデータセット

物体検出データセットのアノテーション品質の検討結果をCVPR 2022のワークショップで発表します

MIRU2020において2篇が口頭発表に選出されました

2020/8/2–5にオンラインで行われる画像の認識と理解シンポジウム(MIRU2020)に下記の2篇の論文がロングおよびショートの口頭発表としてそれぞれ選出されました．

1. 高橋龍平(京大), 橋本敦史(OSX), 薗頭元春, 飯山将晃(京大), “事前分布シフトを考慮した変分自己符号化器による教師なしドメイン適応”
2. 広橋佑紀, 岡本大和, 武良盛太郎(オムロン), 橋本敦史, 米谷 竜, 牛久 祥孝(OSX), “ドメイン汎化モデルにおける分布外検知”

データ駆動型経路探索に関する研究がICML 2021に採択されました

この度、OSXにて取り組んでいたデータ駆動型の経路探索に関する研究が第38回 International Conference on Machine Learning (ICML 2021)…