Hiroshi Fukui 's Page

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Journal

三津原将弘, 福井宏, 坂下祐輔, 緒方貴紀, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Attention mapを介したDeep Neural Networkへの人の知見の組み込み", 電子情報通信学会論文誌, vol. J104-D, No. 11, pp. 796-807, 2021.

H Fukui, T. Yamashita, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, H. Murase, "Training of CNN with Heterogeneous Learning for Multiple Pedestrian Attributes Recognition Using Rarity Rate", IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, Vol.E101-D, No.5, pp.1222-1231, 2018.

奥野薫子, 山下隆義, 福井宏, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 乘冨修蔵, 新浩治, "Heterogeneous Learningを導入したDeep Convolutional Neural Networkによる運転手の状態のモニタリング", 精密工学会誌, vol. 83, No. 12, pp. 1101--1108, 2017.

福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 村瀬洋, "Random DropoutとEnsemble Inference Networksによる歩行者検出と標識認識", 情報処理学会論文誌, Vol. 57, No. 3, pp. 910-921, 2016. 特選論文受賞

T. Yamashita, T. Nakamura, H. Fukui, Y. Yamauchi, and H. Fujiyoshi, "Cost-Alleviative Learning for Deep Convolutional Neural Network-based Facial Part Labeling", Information Processing Society of Japan Transactions on Computer Vision and Application, 2015.

International conference

Y. Mori, H. Fukui, T. Hirakawa, J. Nishiyama, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, “Attention Neural Baby Talk: Captioning of Risk Factors While Driving”, Intelligent Transportation Systems, 2019.

M. Mitsuhara, H. Fukui, Y. Sakashita, T. Ogata, T. Hirakawa, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, "Embedding Human Knowledge in Deep Neural Network via Attention Map", arXiv:1905.03540, 2019.

K. Mori, H. Fukui T. Murase, T. Hirakawa, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, , "Visual Explanation by Attention Branch Network for End-to-end Learning-based Self-driving", IEEE Intelligent Vehicle Symposium, 2019.

H. Fukui, T. Hirakawa, T. Yamashita and H. Fujiyoshi, "Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation", Computer Vision and Pattern Recognition, 2019.

[ArXiv][CVF][Oral slide][Poster][GitHub (Image Classification model)][GitHub (Facial Attribute Recognition)]

H. Adachi, H. Fukui, T. Yamashita and H. Fujiyoshi, “Facial Image Generation by Generative Adversarial Networks using Weighted Conditions”, International Conference on Computer Vision Theory and Applications, pp. 139-145, 2019.

K. Okuno, T. Yamashita, H. Fukui, S. Noridomi, K. Arata, Y. Yamauchi and H. Fujiyoshi, “Body Posture and Face Orientation Estimation by Convolutional Network with Heterogeneous Learning”, International Workshop on Advanced Image Technology, 2018.

K. Enomoto, K. Sakurada, W. Wang, H. Fukui, M. Matsuoka, R. Nakamura, N. Kawaguchi, "Filmy Cloud Removal on Satellite Imagery with Multispectral Conditional Generative Adversarial Nets", EARTHVISION Workshop on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017.

H. Fukui, T. Yamashita, Y. Kato, R. Matsui, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, “Facial Image Analysis by CNN with Heterogeneous Learning”, International Workshop on Advanced Image Technology, 2017. Best Paper Award

T. Yamashita, H. Fukui, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, "Pedestrian and Part Detection using Regression based Multiple Task Deep Convolutional Neural Network", International Conference on Pattern Recognition, 2016.

H. Fukui, T. Yamashita, R. Matsui, Y. Kato, T. Ogata, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, "Multiple Facial Attributes Estimation based on Weighted Heterogeneous Learning", Workshop on Facial Informatics on Asian Conference on Computer Vision, 2016.

H. Fukui, T. Yamashita, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, and H. Murase, "Robust Pedestrian Attribute Recognition for an Unbalanced Dataset using Mini-batch Training with Rarity Rate", IEEE Intelligent Vehicle Symposium, 2016.

T. Yamashita, Y. Kato, H. Fukui, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, "Heterogeneous Learning for Multi-task Facial Analysis Using Single Deep Convolutional Neural Network", GPU Technology Conference, 2016.

T. Usami, H. Fukui, Y. Yamauchi, T. Yamashita, and H. Fujiyoshi, "DPM Score Regression for Detecting Occluded Humans from Depth Images", Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 2016.

H. Fukui, T. Yamashita, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, and H. Murase, "Pedestrian Detection Based on Deep Convolutional Neural Network with Ensemble Inference Networks", IEEE Intelligent Vehicle Symposium, 2015.

Domestic conference

福井宏, 森下雄介, "Attention機構の構造を用いたSingle-shot Multi-Object Trackingモデル", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2021.

福井宏, 森下雄介, "離散的な参照パターンを用いたパッチ注意機構による広域特徴量の獲得", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2021. インタラクティブ賞受賞

塚原拓也, 福井宏, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "不確実性の導入によるAttention Branch Networkの信頼性の向上", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2019.

森啓介, 福井宏, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "回帰型Attention Branchによる一貫学習ベースの自動運転における判断根拠の可視化", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2019.

三津原将弘, 福井宏, 坂下祐輔, 緒方貴紀, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Attention mapを介したDeep Neural Networkへの人の知見の組み込み", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2019. MIRU フロンティア賞受賞

森優樹, 福井宏 平川翼, 西山乘, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Neural Baby Talkによる注意喚起を目的とした運転シーンのキャプション自動生成", 画像センシングシンポジウム, 2019.

瀬尾俊貴, 福井宏, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "FlowNetCを導入したD&Tによる物体検出の高精度化", 画像センシングシンポジウム, 2019.

小芝駿王, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘, 村瀬洋, “Pair-wise AttentionNetによる歩行者候補領域の高精度化”, ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2018.

阿知破千浩, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘, “フローヒストグラムを用いたRecurrent Neural Networkによる自己移動量推定”, ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2018.

森啓介, 福井宏, 丸山祐矢, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Attention Branch Networkによる一貫学習・強化学習におけるアテンションの獲得", 日本ロボット学会学術講演会, 2018.

福井宏, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Attention機構を導入したA3Cの提案", 日本ロボット学会学術講演会, 2018.

森啓介, 福井宏, 丸山祐矢, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Attention Branch Network による一貫学習・強化学習におけるアテンションの獲得", 日本ロボット学会学術講演会, 2018.

福井宏, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Global Average Poolingの特性を用いたAttention Branch Network", GPU Technology Conference Japan, 2018. Poster Award 受賞

福井宏, 西山乘, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Global Average Poolingの特性を用いたAttention Branch Network", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2018. 学生推奨賞受賞

[Poster][Slide][Code]

大角耕介, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘, "Instance Weightingを用いたGradient Reversal Layerによるドメイン適応の高精度化", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2018. 学生推奨賞受賞

足立浩規, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘, "重みを導入したConditional Generative Adversarial Networkによる顔画像生成の高品質化", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2018.

荒木諒介, 中瀬架, 福井宏, 山下隆義, 藤吉弘亘, "マルチタスク学習を導入したDeconvolutional Single Shot Detectorによる物体検出とセグメンテーションの高精度化", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2018.

榎本憲二, 櫻田健, 王維民, 福井宏, 松岡昌志, 中村良介, 河口信夫,"マルチスペクトルcGANsによる衛星画像の薄雲除去", 画像の認識・理解のシンポジウム, 2017.

福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向”, パターン認識・メディア理解研究会, 2016.

奥野薫子，山下隆義，福井宏，山内悠嗣，藤吉弘亘，乘冨修蔵，新浩治，“Heterogeneous Learning を導入したDeep Convolutional Neural Networkによる運転手の骨格検出と顔向き推定”，ビジョン技術の実利用ワークショップ，2016．

H. Fukui, T. Yamashita, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, and H. Murase, "Training of Deep Convolutional Neural Network for Pedestrian Attribute Recognition using Rarity rate", GPU Technology Conference, 2016.

H. Fukui, Y. Kato, T. Yamashita, Y. Yamauchi, H. Fujiyoshi, “Weighted Heterogeneous Learning for Deep Convolutional Neural Network Based Facial Image Analysis”, 画像の認識・理解のシンポジウム, 2016.

福井宏, 加藤優, 神谷龍司, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “プライバシーに配慮したDeep Convolutional Neural Networkによるクラウド型顔照合システム”, 画像センシングシンポジウム, 2016.

神谷龍司, 川口俊樹, 福井宏, 石井育規, 小塚和紀, 羽川令子, 築澤宗太郎, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, “Convolutional-Recurrent Neural Network による自己運動識別”, 画像センシングシンポジウム, 2016.

加藤優, 福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, "Deep Convolutional Neural Networkによるクラウド型顔照合システムの分散処理における負荷検証", バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム, 2015.

加藤優, 福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, "Heterogeneous Learningと重み付き誤差関数の導入による顔画像解析", 画像の認識・理解シンポジウム, 2015.

山下隆義, 福井宏, 村瀬将之, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, "回帰型Deep Convolutional Neural Networkによる人検出と部位の位置推定", 画像センシングシンポジウム, 2015. オーディエンス賞受賞, 最優秀学術論文賞受賞

山下隆義, 木村真稔, 福井宏, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, "Deep Convolutional Neural Networkによる顔器官点検出における最適なミニバッチ作成方法", 画像センシングシンポジウム, 2015.

[PDF][Poster] 優秀学術論文賞受賞

木村真稔, 福井宏, 山下隆義, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, "Convolutional Neural Networkによる顔の向きに頑健な顔器官点検出", パターン認識・メディア理解研究会, 2015.

福井宏, 山下隆義, 綿末太郎, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 村瀬洋, "Drop and Median Inferenceによる歩行者検出の高精度化", ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2014.

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