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東京電機大学 理工学部 人工知能研究室

主な研究テーマや関心のある研究キーワードを紹介します．

研究紹介

• 高難度状況に置ける物体検出

• 電子顕微鏡画像のノイズ除去・鮮明化

• 手術状況・手術行為の自動認識（準備中）

関係・関心がある研究キーワード

以下のような手法を勉強／使用／改良するような研究室です．

• 画像認識系
  • CNNモデル全般
    • AlexNet, VGG, Residual network
    • Squeeze-and-Excitation network
  • 非CNN系モデル
    • Capsule Network
    • Vision Transformer
• 物体検出系
  • R-CNN系
    • Faster R-CNN
    • Yoloシリーズ(Yolo v7, YoloX, Yolo8)
  • Attention系
    • DETR
  • アプリケーション
    • Openpose
    • OpenFace
• 領域分割系
  • Mask R-CNN
  • BiSeNetV2
• Attention機構
  • 特徴ベクトル系
    • Self attention
    • Source-target attention
  • 特徴マップ系
    • Squeeze-and-Excitation
• Selective attention (cognitive science)
  • Saliency map
    • Pan’s model
• 敵対的生成
  • GAN
  • Conditional GAN
• 画像生成系
  • Encoder-Decoder系
    • U-net
    • Variational auto-encoder (VAE)
    • Vector quantized VAE (VQ-VAE)
  • GAN系
    • Pix2Pix
    • Cycle GAN
  • Diffusion model
• 時系列・可変長系
  • RNN, LSTM, GRU
  • Seq2seq
  • Attention seq2seq
• 自然言語モデル(LM)
  • Transformer
  • BERT
• 大規模自然言語モデル(LLM)
  • GPTシリーズ(ChatGPT, GPT-4)
• Text-to-Speech
  • EATS
  • Hifi-GAN
  • Glow-TTS
• Text-to-Image
  • DALL･E
  • CLIP
  • GLIDE
  • DALL･E 2
  • Stable diffusion
• データ拡張
  • Mixup
  • Cutout
  • CutMix
• 損失関数全般
  • GAN関係
    • Adversarial loss
    • Cycle consistency loss
  • Metric関係
    • Contrastive loss (Siamese network)
    • Triplet loss
  • 物体検出系
    • Hungarian Loss (DETR)
• 構造最適化 (Network Architecture Search: NAS)
• 敵対的サンプル生成／敵対的攻撃
• テクスチャバイアス

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