柳井研究室ニュース
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We are currently unable to accept new master’s students through the university-recommended MEXT Scholarship program, as our laboratory is at full capacity.
For doctoral applicants under this program, we will consider only applications from candidates who have had paper accepted by international journals or top-tier IEEE/CVF/ACM conferences.
In addition, no research students are also accepted at present. (2026/09/10) - 【連絡事項】現在,当研究室では,国費留学生を除いて外国人研究生の受入は一切行っておりません.研究室のメンバーになりたい場合は,直接,大学院を受験して下さい.
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【大学院(修士)受験について】
5月16日(土)の研究室公開で2026年8月実施の大学院入試 受験許可者を決定しました.これ以上の受験許可は人数的に不可能ですので,5/16の研究室説明会に参加していない人には受験許可は出せません.大学院オープンラボに参加して他の研究室を検討してください.(26/05/18) - 博士1名,修士3名,卒研生3名が卒業して,博士1名,修士6名,卒研生3名,国費研究生1名が加わりました.(26/04/07)
- 修士3名,卒研生3名が卒業して,博士1名,修士7名,卒研生3名,総合型選抜生1名が加わりました.(25/04/08)
- 修士6名,卒研生3名が卒業して,新たに修士4名,卒研生3名,総合型選抜生1名が加わりました.修士4名中3名は昨年度発足した「デザイン思考・データサイエンスプログラム」の第2期生となります.(24/04/04)
- 8月29日(火)に富士山頂測候所にて,和歌山大学天野先生をご招待して富士山頂セミナーを開催いたしました.富士山頂測候所をお借りするのは今回が初めてになります.測候所のお陰で,日本最高所でプロジェクタを使った講演をしていただくことが可能となりました.(23/09/01)
- 修士3名,卒研生3名が卒業して,新たに修士4名,卒研生3名が加わりました.修士4名中2名は本年度発足した「デザイン思考・データサイエンスプログラム」の第1期生となります.(23/05/06)
- 修士8名,卒研生3名が卒業して,新たに修士7名,卒研生3名が加わりました.(22/04/06)
- 9月12日に「富士山頂セミナー」を実施しました.初の無観客開催(学生はオンライン参加)となりました.(21/09/13)
- 修士2名,卒研生3名が卒業して,新たに修士2名,卒研生3名が加わりました.(21/04/06)
- 富士山登山禁止のため,今年の夏の「富士山頂セミナー」は開催しません.(20/06/05)
- 博士1名,修士6名,卒研生3名+1名,JUSST短期留学生2名が卒業して,新たに修士7名,卒研生3名がメンバーに加わります.(20/04/01)
- 修士4名,卒研生4名が卒業して,新たに修士4名,卒研生3名,JUSST生1名がメンバーに加わりました.メンバーリスト更新しました.(19/04/05)
柳井研究室へようこそ!
主な研究テーマは,深層学習による画像認識です.
上に示したような様々な画像の内容をコンピュータに理解させる「一般的な画像認識」は,深層学習によって既に人間を上回る精度を達成しています.しかしながら,すべての画像認識問題が解決されたかというとそうではありません.例えば,人間を上回る性能が実現するには,一般に大量の学習データが必要で,人間のように少量のサンプルから学習することは難しいとされています.動画の認識はさらに難しい問題です.また,人間の脳のように1つのネットワークが様々なタスクに対応することも難しいのが現状です.そうした,深層学習を用いた画像認識における様々な問題について研究を行っています.
また,深層学習は認識だけではなく,画像を変換したり,生成したりすることも可能です.単に生成・変換するのではなく,深層学習を用いることで,出力結果が本物らしくもしくは特定のカテゴリの物体らしく認識できるように生成・変換できます.こうした特性を生かした深層学習による画像生成・変換についても研究を行っています.
応用的な深層学習による画像認識の課題として,特に食事画像について研究を行っています.食事の種類の認識は高い精度でできるようになっていますので,これからの課題として,見た目だけから食事のカロリー量や栄養素量を推定する課題に取り組んでいます.最近は,1枚の画像から食事の3次元形状,さらには体積を求めて,正確なカロリー量推定の実現に取り組んでいます.