第125回知識ベースシステム研究会にて発表を行いました

3月9日（水）にハイブリットで開催された第125回知識ベースシステム研究会にて、本研究室から3名の学生が発表を行いました。

大倉博貴, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 白井直樹, 長川大介, 宮脇雅史 : ロードヒーティング制御の効率検証に向けた深層学習を用いた路面画像認識, 第125回知識ベースシステム研究会, KBS4, ハイブリット (2022)

西浦翼, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 萩谷俊幸, 大岸智彦 : バス乗客 OD データの推定における深層学習を用いた人物追跡に関する研究, 第125回知識ベースシステム研究会, KBS5, ハイブリット (2022)

清水雅之, 横山想一郎, 山下倫央, 川村秀憲, 萩谷俊幸, 大岸智彦 : 自動運転車両の経路探索に向けた深層強化学習の適用, 第125回知識ベースシステム研究会, KBS6, ハイブリット (2022)

発表を行った清水さんには、学会に参加して気づいた問題点と最近の動向についてレポートしてもらいました。

今回はオンライン発表と現地発表とを選択できるハイブリッド開催でした。

学会発表で感じた問題点としては、一人15分で内12分が発表、3分が質疑応答という決まりであったのですが、特にタイマーなどが設定されているわけではなく自分で発表中に時間経過を確認しながら発表を行わなければならなかったことです。

それにより、人によっては質疑応答の時間がほとんどないという状態が生まれてしまっており少しもったいないなと感じました。

また自分はオンライン参加だったのですが、少し現地の方の音声が聞き取りづらかったのは改善の余地があると思いました。

最近の動向に関しては、特段思ったことはないのですが、学会発表は自分とは違う分野の方の発表を聞けるとても良い場であると思いました。

今回の学会発表では、自分の行っている研究分野と関連した研究はなかったのですが興味深い研究がありました。

タイトル「条件付き敵対的生成ネットワークに対するGAN Inversionの適用による実写顔画像から漫画顔画像への変換手法の提案」

発表者：畠山太郎（慶応義塾大学）

この研究は実在する人物の写真を入力として与えて、GAN Inversionという潜在変数から画像を生成するのとは逆に、画像を事前学習されたGANのモデルの潜在空間に埋め込む技術を用いることで漫画顔へと変換する手法の研究です。

この研究では実写画像から漫画顔の例として手塚治虫作品のキャラクターの画像の生成を行っていました。

実画像を漫画顔、更には特定の作者の作風に寄せた場合どのようになるのかというのはとてもユーモアがあり面白いなと感じました。

また、GAN　Inversionは画像操作や画像復元など、実社会でも役に立つ技術として期待されているのでこの技術を用いた研究が盛んにおこなわれているのは良いことだと思いました。（学部4年清水雅之）

研究内容にご興味がありましたら、下記フォームからお気軽にお問い合わせください。