研究者詳細 - 徳永　旭将

口頭発表・ポスター発表等 - 徳永　旭将

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Cost-effective Deep Image Segmentation with Partial Patch Annotations based on Semi-supervised Learning

Terumasa Tokunaga, Keiichi Nakanishi, Ryoya Katafuchi, Kohki Miyama, Shou Watanabe

The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2022年12月 Research Center for Neuromorphic AI Hardware

開催期間： 2022年12月13日 - 2022年12月14日記述言語：英語開催地：-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan 国名：日本国

Image segmentation plays a central role in various real-world image processing applications, including object detection, object tracking, medical image diagnosis, scene understanding, and video surveillance. Over the last decade, supervised approaches based on deep learning (DL) have achieved outstanding performance in various segmentation tasks. However, most DL-based approaches require numerous pixel-wise annotations for training. This requirement often creates serious bottlenecks for research projects. Additionally, pixel-wise annotations of objects with indistinct boundaries can sometimes be arbitrary. In this study, we propose a novel semi-supervised image segmentation method called Cost-effective image Segmentation with Partial Annotations (CoSPA). Our main contributions are as follows: (1) Our method considerably reduces annotation costs of DL-based image segmentation maintaining practical performance, (2) We propose a novel cost function designed for CoSPA, (3) We experimentally demonstrate the effectiveness of CoSPA under extremely low annotation cost using real-world image datasets.

Mutual Learning Meets Double Descent: A Study of the Generalization Process

Fumika Komori, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

18th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI2025) 2025年07月 International Institute of Applied Informatics

開催期間： 2025年07月13日 - 2025年07月19日記述言語：英語開催地：Kitakyushu, Japan 国名：日本国

本研究は、相互学習手法における汎化性能向上の要因について二重降下現象を通じて解析するものです。相互学習手法とは、複数のモデルがお互いの予測を参照しながら同時に学習を進める手法であり、単体で学習する場合よりも、より高い汎化性能を発揮します。しかし、この汎化性能向上の主な要因はこれまで解明されていませんでした。

そこで、本研究では、従来のバイアス・バリアンストレードオフに反する現象として知られる「二重降下現象」に着目し、相互学習によって得られたモデルの挙動を詳細に分析しました。その結果、学習時の相互参照アルゴリズムにより、モデルがより平坦な局所解へ到達し、モデルのバリアンスを低減することが明らかになりました。

その他リンク： https://iaiai.org/conference/aai2025/

外観検査AIによる製造業のアップデート招待有り

花手洋樹; 徳永旭将

エッセンスフォーラム2024 2024年08月株式会社エッセンス

画素単位のマスクを用いない大域・局所的推論の一致性に基づく領域分割

中西慶一, 徳永旭将

第27回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024 2024年08月電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

Layer-wise External Attention for Efficient Deep Anomaly Detection

Tokihisa Hayakawa, Keiichi Nakanishi, Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

3rd International Conference on Image Processing and Vision Engineering 2023年04月 eseo

Analyzing the Generalization Process of Mutual Learning Through Double Descent

Fumika Komori, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

第28回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025 2025年07月情報処理学会CVIM研究会

局所欠損補完による画像異常検知のためのベイズ最適化を用いた最適な欠損マスクの生成

古里和暉, 持田海音, 中西慶一, 徳永旭将

第28回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025 2025年08月情報処理学会CVIM研究会

複数モデル間の予測整合性に基づく点注釈を用いた半教師あり異常領域分割の検証

中西慶一, 徳永旭将

第28回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025 2025年07月情報処理学会CVIM研究会

Bidirectional Scanning for Echo Reduction in Image Anomaly Detection with 2D Reservoir Computing

Ren Takeyama, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

The 6th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2025年03月 the Society for Neuromorphic AI Hardware

Towards Resource-Efficient Machine Learning: Investigating Double Descent in Deep Mutual Learning

Fumika Komori, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

The 6th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2025年03月 the Society for Neuromorphic AI Hardware

Modeling Olfactory Adaptation in C. elegans Using Echo State Networks with Optimized Leak Rates

Kosuke Takashima, Ryosuke Ishibashi, Keiichi Nakanishi, Hakaru Tamukoh, Yuichiro Tanaka, Takeshi Ishihara, Noriko Sato, Terumasa Tokunaga

The 6th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2025年03月 the Society for Neuromorphic AI Hardware

Pooling-Enhanced Bidirectional 2D Reservoir Computing for Image Anomaly Detection

Keiichi Nakanishi, Ryosuke Ishibashi, Ren Takeyama, Terumasa Tokunaga

The 6th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2025年03月 the Society for Neuromorphic AI Hardware

Modeling Neural Responses in C. elegans Olfactory Neurons Using Deep Echo State Networks

Ryosuke Ishibashi, Keiichi Nakanishi, Yuichiro Tanaka, Hakaru Tamukoh, Takeshi Ishihara, Noriko Sato, Terumasa Tokunaga

The 6th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2025年03月 the Society for Neuromorphic AI Hardware

クラス事前確率を用いた半教師あり多クラス分類におけるコスト関数の提案

三山晃季, 中西慶一, 徳永旭将

第27回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024 2024年08月電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

欠損補完に基づく画像異常検知に対してマスクサイズが与える影響の評価

古里和暉 , 中西慶一 , 徳永旭将

第27回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024 2024年08月電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

外部視覚注視機構による異常検出性能の高い注視領域生成方法の解析

城間亮, 中西慶一, 片渕凌也, 徳永旭将

第27回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024 2024年08月電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

EVSによる共振撮影を利用した透明物体のインスタンスセグメンテーションの検討

芦原新太郎, 徳永旭将

第27回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024 2024年08月電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

欠損補完に基づく画像異常検知に対してマスクの色が与える影響の評価

持田海音, 中西慶一, 徳永旭将

第27回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2024 2024年08月電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

外部視覚注視機構による深層学習の異常検出における注視領域生成過程の解析

城間亮、中西慶一、片渕凌也、徳永旭将

2024年度人工知能学会全国大会（第38回） 2024年05月人工知能学会

Evaluation of feature extractor trained by grayscale images for industrial anomaly detection

Sansei Hori, Kazumichi Tanaka, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2024年03月 the Society for Neuromorphic AI Hardware

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