境界回帰と構造再パラメータ化に基づく核インスタンスセグメンテーションモデルRepsNet 学術的背景 病理診断は腫瘍診断のゴールドスタンダードであり、核インスタンスセグメンテーションはデジタル病理分析と病理診断における重要なステップです。しかし、モデルの計算効率と重複ターゲットの処理は、現在の研究における主要な課題です。これらの問題を解決するために、本論文では、核境界回帰と構造再パラメータ化に基づくニューラルネットワークモデルRepsNetを提案し、H&E染色された組織病理学画像における核のセグメンテーションと分類を行います。 核の分布と形態的特徴（密度、核質比、平均サイズ、多形性など）は、がんのグレード評価だけでなく、治療効果の予測にも有用です。しかし、病理画像は通常、核の広範な接着、多様...

概要 長期人物再識別（LT-ReID）における服装の変化に対応するため、従来の手法から離れる必要があります。従来のLT-ReID戦略は、主に生体認証ベースとデータ適応ベースの2つに分かれていますが、それぞれに欠点があります。前者は高品質な生体データが不足する環境では機能せず、後者は服装の変化が最小または微妙な場合に効果を失います。これらの課題を克服するため、我々は服装状態認識特徴正則化ネットワーク（CSFRNet）を提案します。この新しいアプローチは、服装状態認識を特徴学習プロセスにシームレスに統合し、服装が完全に変化する場合、部分的に変化する場合、または全く変化しない場合においても、明示的な服装ラベルを必要とせずにLT-ReIDシステムの適応性と精度を大幅に向上させます。我々のCSFRNe...

疑似平面正則化符号距離場を用いたニューラル室内シーン再構築 学術的背景 室内シーンの3D再構築は、コンピュータグラフィックスや仮想現実など、幅広い応用が期待されるコンピュータビジョン分野の重要な課題です。従来の3D再構築手法は、高価な3Dグラウンドトゥルースデータに依存していましたが、近年、ニューラル放射場（NeRF）を用いた暗黙的なニューラル表現手法は、複数の画像のみを使用して優れた3D表面再構築能力を示しています。しかし、NeRFは主に色のボリュームレンダリングに基づいて最適化されるため、床や壁などの低テクスチャ領域での再構築品質が低いという問題があります。これらの低テクスチャ領域は室内シーンに広く存在し、通常は平面構造に対応しています。したがって、追加の監督信号を導入せず、部屋のレイア...

学術的背景と問題提起 ストーリービジュアライゼーション（Story Visualization）は、テキストで記述されたストーリーから一連の視覚的に一貫した画像を生成することを目的としたタスクです。このタスクでは、生成された画像が高品質であるだけでなく、テキストの記述と一致し、異なる画像間でキャラクターのアイデンティティやシーンが一貫している必要があります。ストーリービジュアライゼーションは、芸術創作、児童教育、文化継承などの分野で幅広い応用が期待されていますが、その複雑さから、既存の手法は特定のキャラクターやシーンのみを考慮したり、ユーザーに画像ごとの制御条件（スケッチなど）を提供することを要求したりすることで問題を大幅に簡略化しています。これらの簡略化により、既存の手法は実際のアプリケー...

学術的背景と問題提起 ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Networks, DNNs）の急速な発展に伴い、視覚知能システムは画像分類、物体検出、動画理解などのタスクで顕著な進歩を遂げています。しかし、これらのブレークスルーは高品質な注釈付きデータの収集に依存しており、注釈プロセスは時間がかかり、コストがかかります。この問題に対処するため、研究者は大規模なウェブデータを活用してトレーニングを行うようになりましたが、これらのデータにはノイズラベル（label noise）が含まれることが多く、これがディープニューラルネットワークの性能に悪影響を及ぼします。ノイズラベルの存在は、トレーニングデータとテストデータの分布の不一致を引き起こし、クリーンなテストデータに対するモデルの...

同質および異質一貫性ラベル関連付けを探索する教師なし可視光-赤外線人物再識別 背景紹介 可視光-赤外線人物再識別（Visible-Infrared Person Re-Identification, VI-ReID）は、コンピュータビジョン分野における重要な研究テーマであり、異なるモダリティ（可視光と赤外線）の画像から同一人物を検索することを目的としています。このタスクは、特に夜間や低照度条件下での監視システムにおいて重要な応用が期待されています。しかし、既存のVI-ReID手法の多くはアノテーションデータに依存しており、アノテーションデータの取得には時間と労力がかかります。そのため、教師なしのVI-ReID手法が重要な研究テーマとなっています。 既存の教師なしVI-ReID手法は、主にモダ...