北海道大学 メディアダイナミクス研究室
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北海道大学大学院情報科学研究院メディアダイナミクス/メディア創生学研究室の公式アカウントです．最新の研究成果を発信します． Official account of the Media Dynamics/Media Creation Laboratory, Hokkaido Univ. Japan.
北海道札幌市北区北14条西9丁目
Joined June 2025
衛星画像を対象とした大規模マルチモーダルモデルに関する論文が、Remote Sensing (IF: 4.1) に採録されました！ .Y. Gan, et al., “GeoJapan Fusion Framework: A large multimodal model for regional remote sensing recognition,” Remote Sensing, 2025.
mdpi.com
Remote Sensing, an international, peer-reviewed Open Access journal.
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ドメイン特化型表現学習に関する研究成果が、画像処理分野のトップ論文誌IEEE TIP (IF=13.7)に採択されました！. R. Togo, N. Nakagawa, T. Ogawa, M. Haseyama, "Exponential Dissimilarity-Dispersion Family for Domain-Specific Representation Learning," IEEE TIP, 2025.
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当研究室の住友ゴム工業株式会社様との新たな連携についてメディアに取り上げていただきました！.フィジカルAIなど先端技術の研究と実用化に取り組みます！.北海道大学プレスリリース.住友ゴム工業株式会社プレスリリース.
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【ポスター発表】.- Ren Tasai, et al., “Privacy-aware Domain-Incremental Continual Self-Supervised Learning for Chest CT Images”.
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【ポスター発表】.- Mingzhuo Li, et al., “Self-Adaptive Memory for Diversity-Driven Dataset Distillation Using Diffusion Model”.- Ayaka Tsutsumi, et al., “Medical Image Classification Based on Dual Model Weight Selection and Self-Knowledge Distillation”.
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【ポスター発表】.- Ryota Goka, et al., “Near-miss accident anticipation using video images on construction machinery”.- Masaki Yoshida, et al., “Novel-view Acoustic Synthesis Based on Audio Point Cloud Optimization”.
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【ポスター発表】.- Ziwen Lan, et al., “Adversarial Perturbation to Prevent Concept Bleed-through in Continual Learning of Personalized Generative Models”.- Koshiro Toishi, et al., “Robust Adversarial Defense Against Multiple Attacks Without Data Centralization”.
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【ポスター発表】.- Yuiko Uchida, et al., “An Object-Focused Metric for 3D Scene Evaluation Based on Features of an Object Detection Model”.- Kaede Hayakawa, et al., “OOD Reduction of Generated Image by Diffusion Model toward Data Augmentation”.
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【口頭発表】.- Zhu He, et al., “Efficient Fine-Tuning and Uncertainty-Aware Personalized Federated Learning for Medical Vision-Language Models”.- Ren Togo, et al., “Enhancing Image Memorability in Latent Diffusion Models”.
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【口頭発表】.- 渡部航史, 他 “データの大域構造を考慮した近傍埋め込み手法に基づく深層表現の可視化”.- Kenta Uesugi, et al., “Leveraging Counterfactuals for Automatic Composed Image Retrieval Dataset Generation with In-context Learning”.
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MLLMを用いたゼロショット精密交通標識認識に関する研究が、論文誌Knowledge-Based Systems（IF=7.6）に採択されました！.Y. Gan, G. Li, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa, M. Haseyama, “Cross-domain multi-step thinking: Zero-shot fine-grained traffic sign recognition in the wild,” KBS, 2025.
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当研究室から投稿していた、注視領域推定に関する研究がITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採択されました。.Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, "Few-shot Personalized Saliency Prediction Based on Interpersonal Gaze Patterns", 2025.
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台湾（高雄）にて開催された国際会議ICCE-TW 2025において，修士２年の久保田君がPresentation Awardに選出されました！.K. Kubota, et al., “Analysis of Model Merging for Open-Vocabulary Models with Parameter Efficient Fine-Tuning Leveraging Distributed Data”.誠におめでとうございます！
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5. Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, "Evaluation of Effectiveness of Adversarial Defense Model Using Only Brain Activity Information".
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4. Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, "Analysis of Model Merging for Open-Vocabulary Models with Parameter Efficient Fine-Tuning Leveraging Distributed Data".
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3. Chang Wang, Chinami Fukui, Ziwen Lan, Guang Li, Akihiro Tamura, Tsuyoshi Hanada, Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, "Text Detection for Culvert Engineering Drawings Based on Data Transformation and Model Fusion".
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