Keisuke Jikuya

Keisuke Jikuya

自己紹介 | Profile

経歴 | History

2022.04 - 2024.03: 岐阜大学 自然科学技術研究科 知能理工学専攻 知能情報学領域
2018.04 - 2022.03: 岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 情報コース

2022.04 - 2024.03: Master of Engineering, Department of Information Science, Graduate School of Engineering, Gifu University
2018.04 - 2022.03: Bachelor of Engineering. Department of Information Science, Faculty of Engineering, Gifu University

研究室 | Laboratory

〒501-1193

岐阜県岐阜市柳戸1-1

岐阜大学 工学部 電気電子・情報工学科 加藤研究室

発表 | Publication

国内学会 | Domestic Conference

軸屋敬介,加藤邦人,"複雑背景下での対象領域を考慮した異常検知",第28回画像センシングシンポジウム SSII 2022,IS2-19,2022.6.9

軸屋敬介,梁瀬和哉,表英輝,土田裕登,加藤邦人,"大規模Vision&Languageマルチタスクモデルの学習効率化とHuman-Object Interactionへの適用",動的画像処理実利用化ワークショップ DIA 2024,OS3-2 (IS3-2),2024.3.5

国際学会 | International Conference

Kazuya Yanase,Keisuke Jikuya,Hideaki Omote,Hiroto Tsuchida,Kunihito Kato,"Constructing Lightweight Large Vision-Language Model: A Target Approach to Downstream Tasks",IW-FCV 2024,OS6-1,2024.2.20

スキル | Skills

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Recent Posts

Mora: Enabling Generalist Video Generation via A Multi-Agent Framework

  • OpenAIによるSoraの影響を受け、新しいマルチエージェントフレームワークであるMoraを提案
  • テキストからビデオへの生成、画像からビデオへの編集、ビデオの接続など、複数のビデオ関連タスクに対応
  • 広範な実験を通じて、MoraがSoraに近い性能を示すものの、全体的な性能ギャップが存在することを確認

Mar 28, 2024 Transformer arXiv (2024)

ReConPatch : Contrastive Patch Representation Learning for Industrial Anomaly Detection

  • 既存手法では、自然画像データセットから事前に学習した視覚表現を活用しているため、産業データセットへの適用にはギャップが存在
  • 事前学習モデルからのパッチ特徴の線形変調を訓練し、コントラスト表現学習を用いて異常検出のための識別的特徴を構築
  • MVTec ADデータセットおよびBTADデータセットにおける最先端の異常検出性能

Mar 28, 2024 Transformer WACV (2024)

Unified-IO 2: Scaling Autoregressive Multimodal Models with Vision, Language, Audio, and Action

  • マルチモーダルモデルUNIFIED-IO 2を提案
  • 異なるモダリティを統合するために、入出力をトークン化し、単一のEncoder Decoder Transformerモデルで意味空間を共有
  • モデルトレーニングの安定化のためにさまざまなアーキテクチャ改善
  • GRITベンチマークで最先端の性能を達成し、画像生成と理解、自然言語理解、ビデオとオーディオの理解、ロボット操作を含む35以上のベンチマークで強力な結果を達成

Feb 15, 2024 Transformer arXiv (2023)

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