牛久祥孝

J-GLOBALへ         更新日: 18/10/19 17:46
 
アバター
研究者氏名
牛久祥孝
 
ウシクヨシタカ
eメール
yoshitaka.ushikusinicx.com
URL
https://yoshitakaushiku.net/
所属
オムロンサイニックエックス株式会社
部署
リサーチアドミニストレイティブディビジョン
職名
プリンシパルインベスティゲーター
学位
博士(情報理工学)(東京大学)
その他の所属
国立研究開発法人産業技術総合研究所
Twitter ID
losnuevetoros

プロフィール

2013年 東京大学 大学院情報理工学系研究科 博士課程修了。博士(情報理工学)。2013年 日本学術振興会特別研究員(DC2)および米国 Microsoft Research Redmond Intern。2014年 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所 入所。2016年 東京大学 情報理工学系研究科 講師。2018年 オムロンサイニックエックス株式会社 プリンシパルインベスティゲーター、現在に至る。主として画像キャプション生成や画像認識、クロスメディア理解の研究に従事。2011年 ACM Mutlimedia Grand Challenge Special Prize on the Best Application of a Theoretical Framework、MIRU インタラクティブセッション賞、2012年 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 PRMU研究奨励賞、各受賞。

論文

 
Kohei Uehara,Antonio Tejero-de-Pablos,Yoshitaka Ushiku,Tatsuya Harada
CoRR   abs/1808.01821    2018年   [査読有り]
Andrew Shin,Yoshitaka Ushiku,Tatsuya Harada
CoRR   abs/1805.00460    2018年   [査読有り]
Kuniaki Saito,Kohei Watanabe,Yoshitaka Ushiku,Tatsuya Harada
CoRR   abs/1712.02560    2017年   [査読有り]
Yuji Tokozume,Yoshitaka Ushiku,Tatsuya Harada
CoRR   abs/1711.10284    2017年   [査読有り]
Yuji Tokozume,Yoshitaka Ushiku,Tatsuya Harada
CoRR   abs/1711.10282    2017年   [査読有り]

Misc

 
Kohei Uehara, Antonio Tejero-De-Pablos, Yoshitaka Ushiku, Tatsuya Harada
   2018年8月
Traditional image recognition methods only consider objects belonging to
already learned classes. However, since training a recognition model with every
object class in the world is unfeasible, a way of getting information on
unknown objects (i.e....
日髙 雅俊, 木倉 悠一郎, 牛久 祥孝, 原田 達也
画像ラボ   29(6) 24-30   2018年6月
Kuniaki Saito, Shohei Yamamoto, Yoshitaka Ushiku, Tatsuya Harada
   2018年4月
Numerous algorithms have been proposed for transferring knowledge from a
label-rich domain (source) to a label-scarce domain (target). Almost all of
them are proposed for a closed-set scenario, where the source and the target
domain completely sha...
Andrew Shin, Yoshitaka Ushiku, Tatsuya Harada
   2018年4月
Image description task has been invariably examined in a static manner with
qualitative presumptions held to be universally applicable, regardless of the
scope or target of the description. In practice, however, different viewers may
pay attention...
Atsushi Kanehira, Luc Van Gool, Yoshitaka Ushiku, Tatsuya Harada
   2018年4月
This paper introduces a novel variant of video summarization, namely building
a summary that depends on the particular aspect of a video the viewer focuses
on. We refer to this as Tex. To infer what the desired
$\textit{viewpoint}...

書籍等出版物

 
米谷 竜, 斎藤 英雄, 池畑 諭, 牛久 祥孝, 内山 英昭, 内海 ゆづ子, 小野 峻佑, 片岡 裕雄, 金崎 朝子, 川西 康友, 齋藤 真樹, 櫻田 健, 高橋 康輔, 松井 勇佑 (担当:共著)
共立出版   2018年6月   ISBN:4320123573

講演・口頭発表等

 
村田 隆英, 木村 昭悟, 牛久 祥孝, 山下 隆義, 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2016年3月24日   
村田 隆英, 木村 昭悟, 牛久 祥孝, 山下 隆義, 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2016年3月24日   
郡司 直之, 樋口 貴之, 安本 晃基, 村岡 宏是, 牛久 祥孝, 原田 達也, 國吉 康夫
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報   2013年3月14日   
近年,fine-grained classificationに関する研究が盛んに行われているが,一般物体認識のために開発された様々な局所記述子や,最新のコーディング手法の性能評価はほとんど行われていない.そこで本研究では,ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012)fine-grained classification taskで使用されたデータセットを用いて,複数の局所記述子とFisher Vect...
金崎 朝子, 稲葉 翔, 牛久 祥孝, 山下 裕也, 村岡 宏是, 原田 達也, 國吉 康夫
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報   2012年9月2日   
大規模データを用いて,マルチクラスの物体検出器を同時に最適化する効率的な手法を提案する.従来の物体検出器の学習は,各検出対象物体をpositiveサンプル,それ以外の物体をnegativeサンプルとして識別境界を決定する"one-vs-all"のアプローチをとるものが主流であった.しかしながら,この方法では各クラスを独立に学習するため,異なるクラス間のスコアのバランスを調整できない.提案手法は,マルチクラスの識別手法を応用してマルチクラスの物体検出器を同時に学習することで,クラス間のバラン...
金崎 朝子, 稲葉 翔, 牛久 祥孝, 山下 裕也, 村岡 宏是, 原田 達也, 國吉 康夫
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報   2012年9月2日   
大規模データを用いて,マルチクラスの物体検出器を同時に最適化する効率的な手法を提案する.従来の物体検出器の学習は,各検出対象物体をpositiveサンプル,それ以外の物体をnegativeサンプルとして識別境界を決定する"one-vs-alr'のアプローチをとるものが主流であった.しかしながら,この方法では各クラスを独立に学習するため,異なるクラス間のスコアのバランスを調整できない.提案手法は,マルチクラスの識別手法を応用してマルチクラスの物体検出器を同時に学習することで,クラス間のバラン...