2024年2月1日に4回生8人が卒論発表会で発表し,2024年2月3日に修士2回生7人が修論発表会で発表しました.
皆さん,これまでの取り組みをまとめて満足のいく発表ができたでしょうか??
皆さんの今後の発展に期待です!
お疲れさまでした.
SII2024に参加,ThuanくんがSIYA-SII2024を受賞!
2024年1月8日~11日にHa Long(ベトナム)で開催されたSII2024(The 2024 IEEE/SICE International Symposium on System Integration)で本研究室から4件の研究発表しました.
本会議において,博士後期課程2年生のBUI Bach ThuanくんはSIYA-SII2024を受賞しました!
研究発表だけでなく,ベトナムでの貴重な体験を楽しみました.
SI2023で研究発表しました
2023年12月14日~12月16日に開催されたSI2023(第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会)にて,李研究室から9件の講演をしました.
本研究室の講演にたくさんお集まりいただきありがとうございました.
博士後期課程学生の藤井康之くんが日本ロボット学会の発表で「若手講演賞」を受賞しました
博士後期課程学生の藤井康之くんが第39回日本ロボット学会学術講演会での講演内容が評価され「若手講演賞」を受賞しました。
おめでとうございます!
李先生がCDOマガジンが発表したLeading Academic Data Leadersに選定されました。
李先生がCDO(Chief Data Officer)Magazineが選定した世界のLeading Academic Data Leadersに選ばれました。詳細な内容は以下のリンクからご覧ください。
室内用3次元自己位置推定論文が掲載されました
Thuan Bui Bachさんの論文がISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensingに掲載されました。ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote SensingはImpact Factor 8.979(2022年現在)と、とても影響力のあるトップジャーナルです。論文は、2Dカメラデータを用いた室内用3次元自己位置推定に関する内容で、提案手法が既存の手法より高い精度と性能であることを比較実験で証明しています。ソースコードも公開されているのでご興味のある方は下記の情報もご覧ください。
FeatLoc: Absolute pose regressor for indoor 2D sparse features with simplistic view synthesizing
Thuan Bui Bach, Tuan Tran Dinh, Joo-Ho Lee
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 189, 2022, Pages 50-62, ISSN 0924-2716,
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.04.021.
Abstract: Precise localization using visual sensors is a fundamental requirement in many applications, including robotics, augmented reality, and autonomous systems. Traditionally, the localization problem has been tackled by leveraging 3D-geometry registering approaches. Recently, end-to-end regressor strategies using deep convolutional neural networks have achieved impressive performance, but they do not achieve the same performance as 3D structure-based methods. To some extent, this problem has been tackled by leveraging the beneficial properties of sequential images or geometric constraints. However, these approaches can only achieve a slight improvement. In this work, we address this problem for indoor scenarios, and we argue that regressing the camera pose using sparse feature descriptors could significantly improve the pose regressor performance compared with deep single-feature-vector representation. We propose a novel approach that can directly consume sparse feature descriptors to regress the camera pose effectively. More importantly, we propose a simplistic data augmentation procedure to exploit the sparse descriptors of unseen poses, leading to a remarkable enhancement in the generalization performance. Lastly, we present an extensive evaluation of our method on publicly available indoor datasets. Our FeatLoc achieves 22% and 40% improvements in translation errors on 7-Scenes and 12-Scenes relatively, compared with recent state-of-the-art absolute pose regression-based approaches. Our codes are released at https://github.com/ais-lab/FeatLoc.
Keywords: Visual localization; Sparse features; Absolute pose regression
Miran Leeさんが女性未来賞を受賞しました
AIS Lab.出身のMiran Leeさんが日本機械学会の女性未来賞を受賞しました。Leeさんは2021年9月に博士号を取得しており、今回の受賞はAIS Lab.での研究活動が評価された結果です。
詳細は下記のリンクからご覧ください。
学生2名がSI2021にて優秀講演賞を受賞しました
院生の久郷君と高橋君がSI2021 (https://www.sice-si.org/conf/si2021/) で発表した論文で優秀講演賞を受賞しました。
DNNと歩行のサーベイ論文が掲載されました
松下由女さんのサーベイ論文がOxford Academy社のJournal of Computational Design and Engineeringに掲載されました。34ページにわたる大作で、近年の機械学習を用いた医療目的の歩行研究を全部網羅しています。医療系の方と機械学習の研究者が歩行というキーワードで歩み寄れる論文です。ご興味のある方はぜひお読みください。Open Accessなので誰もが読めます。
Recent use of deep learning techniques in clinical applications based on gait: a survey
博士学位取得
2021年10月2日にMiran LEEさんが博士号を取得しました。AIS研究室の第4号博士です。おめでとうございます!