H. Ikuta, L. Wöhler, K. Aizawa: "Statistical characteristics of comic panel viewing times" が、Scientific Reports (Springer Nature)に採択されました
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Scientific Reports 論文採択
2023/11
IEICE論文採択
2023/10
Koki Tsubota, Kiyoharu Aizawa, "Content-Adaptive Optimization Framework for Universal Deep Image Compression" が、 IEICE Trans. Information and Systemsに採択されました
ACM Multimedia Asia 2023 論文採択
2023/10
以下の2論文がlongとshort論文として採択されました。
- Satayu Parinayok, Yoko Yamakata, Kiyoharu Aizawa, Open-Vocabulary Segmentation Approach for Transformer-Based Food Nutrient Estimation
- Liangyu Wang, Yoko Yamakata, Kiyoharu Aizawa, Automatic Dataset Creation from User-generated Recipes for Ingredient-centric Food Image Analysis
- Satayu Parinayok, Yoko Yamakata, Kiyoharu Aizawa, Open-Vocabulary Segmentation Approach for Transformer-Based Food Nutrient Estimation
- Liangyu Wang, Yoko Yamakata, Kiyoharu Aizawa, Automatic Dataset Creation from User-generated Recipes for Ingredient-centric Food Image Analysis
ICCV Workshop Best Paper Award受賞
2023/10
以下の論文がICCV Workshop on Adversarial Robustness In the Real World (AROW) にてBest Paper Awardを受賞しました
Hiroki Azuma and Yusuke Matsui, Defense-Prefix for Preventing Typographic Attacks on CLIP
https://iccv23-arow.github.io/
Hiroki Azuma and Yusuke Matsui, Defense-Prefix for Preventing Typographic Attacks on CLIP
https://iccv23-arow.github.io/
IE特別賞（最優秀論文賞）受賞
2023/09
電子情報通信学会画像工学研究会で発表された，坪田亘記、相澤清晴による論文「汎用な深層画像圧縮のための適応手法の検討」が22年度最優秀論文賞を受賞しました．
IEICE論文採択
2023/09
Kazuki Egashira, Atsuyuki Miyai, Qing Yu, GO Irie, Kiyoharu Aizawa, Negative Learning to Prevent Undesirable Misclassification が IEICE Trans. Information and Systemsに採択されました
NeurIPS 2023 採択
2023/09/22
以下論文がNeurIPS 2023に採択されました．
- Atsuyuki Miyai, Qing Yu, Go Irie, Kiyoharu Aizawa, LoCoOp: Few-Shot Out-of-Distribution Detection via Prompt Learning
- Atsuki Sato and Yusuke Matsui, Fast Partitioned Learned Bloom Filter
- Atsuyuki Miyai, Qing Yu, Go Irie, Kiyoharu Aizawa, LoCoOp: Few-Shot Out-of-Distribution Detection via Prompt Learning
- Atsuki Sato and Yusuke Matsui, Fast Partitioned Learned Bloom Filter