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Web Services

・Arxiv Equations ( 2019 / 02, M1 )

最近,一部の研究分野ではarxivと呼ばれる論文のプレプリントを保存・公開するサービスが広く使われている.本サービスはarxivの論文から数式を自動で抽出し,latex形式でコピーできるというもの.

Links: Github

Hackathon

・おそうじぶーぶー (2019 / 12, M2)

“小さくなって楽しくお掃除”

遊びながら掃除できちゃう掃除機.掃除機一体型ラジコンをVRで運転,部屋を走りまわってゴミを捕まえよう.集めたゴミは,画像認識と機械学習技術でスコア化されます.

Links: Github, プレゼン動画

・ShowTime (2019 / 08, M2)

“あなたのプレゼンをもっと面白く”

ShowTimeはプレゼンの際に発表者のポーズに応じてスライドを進めたり,効果音を鳴らすことで,発表にメリハリと笑いを与えてくれるツールです. HackU2019にて制作.発表者のポーズ認識(機械学習)の実装,及びサーバーサイドを担当.

Links: Github, Hack U 2019 TOKYO Student Hackathon - Yahoo! JAPAN

・ばえるーポン (2018 / 10, M1)

“インスタ映えでクーポンゲット!”

SNSにアップされた写真のインスタ映え度を深層学習で判定し,そのスコアに応じて割引クーポンなどの報酬を付与するサービス.JPHACKS2018で開発.東京会場優勝.全国147チーム中2位(相当).サーバーサイド全般と深層学習を用いてインスタ映え度推定のための食べ物検出を担当(動画40秒あたり).

Links: Github, 結果報告 | JPHACKS 2018

Deep Learning

・DCVGAN: Depth Conditional Video Generation ( 2019 / 04, M2 )

ICIP2019採択論文の公式実装.シーンの幾何学的な情報であるデプスを用いてカラー動画生成を行う手法提案. keyword: Generative Adversarial Networks (GAN), domain translation, video generation

Links: Github

・video-gans-evaluation ( 2019 / 01, M1 )

動画生成系のGANを評価するためのフレームワークを提案,有名なメトリックを3つサポート.

Links: Github

・infogan-pytorch (2019 / 07, M2)

教師なしで解釈可能な潜在変数を獲得するInfoGANの再現実装.相互情報量の最大化を用いて,MNISTであれば,文字の種別,傾き,線の太さといった特徴を獲得する.

Links: Github

・mocogan-chainer ( 2017 / 12, B4)

動画を生成する「MoCoGAN」と呼ばれる深層学習モデルのChainerによる再現実装.

Links: Github

・3dgan-chainer ( 2017 / 10, B4)

3Dのボクセルデータを生成する「3DGAN」と呼ばれる深層学習モデルのChainerによる再現実装.

Links: Github

Internship

Paper / Conference

  • CVIM / Poster / Osaka (2018 / 05) | labo

    中平有樹, 川本一彦, RGB-D動画生成のためのGAN,情報処理学会研究報告. Vol. 2018-CVIM-212, No.28, pp.1-7, 2018.

  • CVIM / Oral&Poster / Fukuoka (2018 / 09) | labo

    中平有樹, 川本一彦, デプスからカラーへのドメイン変換を用いたGANによる動画生成,情報処理学会研究報告. Vol. 2018-CVIM-213, No.32, pp.1-7, 2018.

  • APSIPA2018 / Oral / Hawaii (2018 / 11) | labo

    Yuki Nakahira and Kazuhiko Kawamoto, Generative adversarial networks for generating RGB-D videos, Proc. of Asia-Pacific Signal and Information Processing, Association Annual Summit and Conference, pp.1276-1281, 2018. /

  • ICIP2019 / Oral / Taiwan (2019 / 09) | labo, github

    Yuki Nakahira and Kazuhiko Kawamoto, DCVGAN: Depth Conditional Video Generation, 2019 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2019.

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