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.

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

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

Bidirectional 2D Reservoir Network for Image Anomaly Detection without any Training

Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2024年03月 the Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology

Heavy Snow Cloud Detection in Satellite Images Based on Semi-Supervised Image Segmentation

Lin Magari, Terumasa Tokunaga, Kazue Suzuki

The 14th Symposium on Polar Science 2023年11月国立極地研究所

The application of Echo State Network in reproducing the membrane potential response of olfactory neurons in C. elegans

石橋涼輔, 高島功佑, 中西慶一, 田向権, 田中悠一朗, 石原健, 佐藤則子, 徳永旭将

2023年日本バイオインフォマティクス学会年会・第12回生命医薬情報学連合大会 2023年09月日本バイオインフォマティクス学会

The Reproduction of Calcium Ion Response in C. elegans Olfactory Neurons using Echo State Networks

高島功佑, 石橋涼輔, 中西慶一, 田向権, 田中悠一佑, 石原健, 佐藤則子, 徳永旭将

日本バイオインフォマティクス学会年会第12回生命医薬情報学連合大会 2023年09月日本バイオインフォマティクス学会

外部視覚注視機構による深層学習の異常検出能力と注視領域生成方法の関係について

城間亮, 早川季寿, 中西慶一, 徳永旭将

第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023) 2023年07月電子情報通信学会PRMU研究会

パッチ画像を用いた半教師あり学習に基づくセグメンテーションフレームワーク

中⻄慶一, 徳永旭将

第26回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2023) 2023年07月電子情報通信学会PRMU研究会

Heavy Snow Cloud Detection in Satellite Images Based on Semi-Supervised Image Segmentation

Lin Magari, Terumasa Tokunaga, Kazue Suzuki

日本地球惑星科学連合2023年大会 2023年05月日本地球惑星科学連合

深層学習によるGaNの表面モフォロジー画像からのオフ角度の推定

石本宝,徳永旭将, 新田州吾, 渡邉浩崇

先進パワー半導体分科会第9回講演会 2022年12月先進パワー半導体分科会

A rule-based anomaly detection method using binary segmentation as preprocessing

Kazumichi Tanaka, Sansei Hori, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

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

Semiconductor visual inspection systems are required to further improve productivity and quality control in proportion to the increasing demand for semiconductor products. In machine vision systems, the combination of conventional rule-based anomaly detection methods, which are characterized by their high explanatory power for the basis of judgment, and deep learning methods, which are characterized by their high extraction and classification accuracy for features such as complex shapes, is an effective means from the perspective of productivity and quality assurance.
We propose a rule-based anomaly detection method that uses binary segmentation [1] as a preprocessing step. Figure 1 shows the inspection flow model of the proposed method. Binary segmentation is applied to the input image for regions that are difficult to distinguish from defect regions by clear human definition and that are a cause of over-detection with characteristics such as shape and pixel value. The extracted regions are then combined with the input image as a mask. Then, a rule-based abnormality detection inspection is applied to the synthesized image.

GL-CANomaly: Global and Local adversarial image completion networks for ANomaly detection

Takara Ishimoto, Keiichi Nakanishi, Sansei Hori, Terumasa Tokunaga

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

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