Generate MIRU 2021 program calendar ics

make-miru2021-ics.ipynb

miru2021.ics

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DESCRIPTION:L5-3：Li Tao\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，An Improved Inter-intra Contrastive Framework for Self-supervised Video Representation Learning\nV2-5：Kohei Yamamoto (OKI)，CVPR2021: Learnable Companding Quantization for Accurate Low-Bit Neural Networks\nV2-6：Tsuyoshi Takatani\, Yuzuha Ito\, Ayaka Ebisu (Univ. of Tsukuba)\, Yinqiang Zheng (Univ. of Tokyo)\, Takahito Aoto (Univ. of Tsukuba)，CVPR2021: Event-Based Bispectral Photometry Using Temporally Modulated Illumination\nV3-1：Takuma Yagi\, Takumi Nishiyasu (Univ. of Tokyo)\, Kunimasa Kawasaki (Fujitsu Ltd.)\, Moe Matsuki (Softbank Corp.)\, Yoichi Sato (Univ. of Tokyo)，IUI2021: GO-Finder: A Registration-Free Wearable System for Assisting Users in Finding Lost Objects via Hand-Held Object Discovery\nV3-2：Ryo Yonetani\, Tatsunori Taniai\, Mohammadamin Barekatain\, Mai Nishimura (OMRON SINIC X)\, Asako Kanezaki (Tokyo Institute of Technology)，ICML2021: Path Planning using Neural A* Search\nV3-3：Ryota Hinami\, Shonosuke Ishiwatari (Mantra Inc.)\, Kazuhiko Yasuda\, Yusuke Matsui (Univ. of Tokyo)，AAAI2021: Towards Fully Automated Manga Translation\nS5-1：箕浦大晃\, 平川翼 (中部大)\, 菅野裕介 (東大)\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，Group-based Forecasting Moduleによる歩行者の社会的相互作用を考慮したマルチモーダルな軌跡予測\nS5-2：本部勇真\, 柳井啓司 (電通大)，食事画像に対するFew/Zero-shot Segmentation\nS5-3：Zhehao Zhu\, Yusuke Sugano\, Yoichi Sato (Univ. of Tokyo)，Cross-view Non-local Neural Networks for Joint Representation Learning between First and Third Person Videos\nS5-4：Jan Zdenek\, Hideki Nakayama (Univ. of Tokyo)，Efficient Model for Handwritten Text Generation with Text Line Awareness\nS5-5：Shengzhou Yi\, Li Tao\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Class-Balanced Contrastive Pre-Training for Improving Long-Tailed Recognition\nI32-01：仲居優志 (埼玉工大)\, 宮崎肇\, 井上聡 (東大)\, 大山航 (埼玉工大)，深層学習による古文書中の文字位置検出\nI32-02：馬場崎康敬\, 宮野博義 (NEC)，ハフ投票による中心点推定に基づく部分的遮蔽に頑健な物体検出\nI32-03：Zhe Liu\, Xian-Hua Han (Yamaguchi Univ.)，Deep Internal Learning for Hyperspectral Image Super-resolution\nI32-04：岩井翔真\, 宮崎智\, 菅谷至寛\, 大町真一郎 (東北大)，参照型超解像による特徴転移を利用した高品質な画像符号化\nI32-05：山道航平\, 韓先花 (山口大)，深層マルチスケール残差ネットワークを用いた単一画像の雨除去\nI32-06：吉田直哉\, 大山航 (埼玉工大)，畳み込み自己符号化器を用いた毛筆書写熟練度の定量評価\nI32-07：Nishant Rai\, Haofeng Chen\, Jingwei Ji\, Rishi Desai (Stanford Univ.)\, 小塚和紀\, 石坂隼 (Panasonic)\, Ehsan Adeli\, Juan Carlos Niebles (Stanford Univ.)，Home Action Genome: 対照学習を用いた階層的行動認識\nI32-08：濵田泰輝\, 峰松翼\, 島田敬士\, 谷口雄太\, 大久保文哉 (九大)，背景差分ニューラルネットワークの照明変動に関わるニューロンの特定と評価\nI32-09：伊藤紀基\, Mohd Fareed Subhani\, 吉開朋弘\, 本間基寛 (日本気象協会)\, 山崎俊彦 (東大)，物体検出モデルと領域判別モデルによる商品棚の欠品状況抽出に関する研究\nI32-10：松川徹\, 鈴木英之進 (九大)，正規直交クラス代表ベクトルとの内積表現によるConvNet特徴転移\nI32-11：金谷慈恩\, 天野敏之 (和歌山大)，プロジェクタアレイを用いた立体物上でのBRDFの提示\nI32-12：藤井春樹 (名城大)\, 南野尚紀 (基礎生物学研究所)\, 上田貴志\, 近藤洋平 (基礎生物学研究所\, 総研大)\, 堀田一弘 (名城大)，異なるネットワークを統合したIntegration-Netによるゼニゴケ精子の識別と解析\nI32-13：伊地知龍正\, 守田了 (山口大)，ニューラルネットワークによるフィギュア競技映像からのジャンプの識別\nI32-14：市原光将 (産総研\, 東京理科大)\, 渋谷樹弥\, 大川快 (産総研\, 東工大)\, 大西正輝\, 櫻田健 (産総研)，バイナリ超平面を利用した高速な次元削減手法の提案\nI32-15：上坂祥子\, 天野敏之 (和歌山大)，見かけの制御の分散協調投影のための重畳部分の輝度補正\nI32-16：大隅祥伍\,天野敏之 (和歌山大)，複数のプロジェクタを用いた視点依存の見かけの操作の立体物への適応\nI32-17：内山友樹\, 枌尚弥\, 福井和広 (筑波大)，ノルム縮退とスパース制約を導入したCNN特徴ベースの部分空間法\nI32-18：塚谷俊介\, 村崎和彦\, 安藤慎吾\, 島村潤 (NTT)，半教師あり学習を用いたつり線錆検出手法の提案\nI32-19：小島朋佳\, 山本啓斗\, 出川侑暉\, 植木一也 (明星大)，くずし字データセットの充実に向けたくずし字画像の生成\nI32-20：鈴木大智\, 堀田大地\, 田中大揮 (東大)\, 伊神大貴 (NTT)\, 相沢清晴 (東大)，誤りラベルを含むデータに対するマルチラベル学習\nI32-21：中山晴貴\, 西山正志\, 岩井儀雄 (鳥取大)，身体動揺を用いた人物対応付けにおけるカメラ俯角が認識精度に与える影響の評価\nI32-22：松永直輝 (早大)\, 斎藤奨\, 中野鐵兵 (早大\, 知能フレームワーク研究所)\, 小川哲司 (早大)，予測の不一致に基づく深層学習モデルの不確実性推定とクラウドソーシングを用いた映像監視への応用\nI32-23：Wensheng Zhang\, Seiichi Uchida\, Brian Kenji Iwana (Kyushu Univ.)，Towards Book Cover Design via Layout Graphs\nI32-24：Kaigen Tsuji\, Seiichi Uchida\, Brian Kenji Iwana (Kyushu Univ.)，Analysis of Historical Changes in the Fonts on Movie Posters\nI32-25：Yutong Zhou\, Nobutaka Shimada (Ritsumeikan Univ.)，Generative Adversarial Network for Text-to-Face Synthesis and Manipulation with Pretrained BERT Model\nI32-26：坪田亘記 (東大)\, 圷弘明 (日立)\, 相澤清晴 (東大)，深層画質評価での画像スケールによる影響の検証\nI32-27：清水健吾 (筑波大附属駒場高等学校)\, 松井勇佑 (東大)，色字共感覚の再現による作業記憶・文字認識能力への影響\nI32-28：清武優衣\, 世波里菜 (広島市大)\, 山岸典子 (立命館大)\, 満上育久 (広島市大)，VR視覚探索時の頭部運動と心的状態の関係の調査\nI32-29：兵頭亮介 (早大)\, 斎藤奨\, 中野鐵兵 (早大\, 知能フレームワーク研究所)\, 小川哲司 (早大)，意思決定支援のための解釈可能な映像監視システムの開発フローと繁殖牛の分娩予兆検知へ応用\nI32-30：寄元康平\, 韓先花 (山口大)，フェイク特徴生成ネットワークによる軽量かつ高精度なハイパースペクトル画像の再構成\nI32-31：山田海人 (埼玉工大)\, 畑野吉則\, 馬場基 (奈良文化財研究所)\, 大山航 (埼玉工大)，Siamese Networkを用いた 削り屑木簡のクラスタリング\nI32-32：Masaki Hosono (Waseda Univ.\, Utagoe Inc.)\, Edgar Simo-Serra (Waseda Univ.)\, Tomonari Sonoda (Utagoe Inc.)，Self-Supervised Fisheye Image Rectification by Reconstructing Coordinate Relations\nI32-33：武藤良\, 植木一也 (明星大)\, 堀隆之\, 金容範\, 鈴木裕真 (ソフトバンク)，着衣のタイプ・色をもとにした大規模映像からの人物の検索\nI32-34：西村仁志\, 小森田賢史 (KDDI総合研究所)\, 川西康友 (KDDI総合研究所\, 理研\, 名大)\, 村瀬洋 (KDDI総合研究所\, 名大)，低フレームレート物体検出と高フレームレート特徴点追跡の統合による高速・高精度な複数物体追跡\nI32-35：吉田竣亮 (兵庫県立大)\, 施真琴 (ATR\, 立命館大)\, 内海章 (ATR)\, 山添大丈 (兵庫県立大)，視認難易度に基づく視認推定とVR環境における視覚探索タスク支援への応用\nI32-36：小林大起\, 三好遼\, 橋本学 (中京大)，ランダム画像群からの正常画像生成に基づく教師なし欠陥検出手法の提案\nI32-37：松尾和季\, 酒井智弥\, 見立英史 (長崎大)，視覚的顕著性を利用した注視による口腔細胞診\nI32-38：武田啓太\, 酒井智弥\, 角美佐 (長崎大)，ダイナミック造影MR画像による唾液腺腫瘍識別～画像の左右対称性を利用した特徴抽出～\nI32-39：熊谷香織 (NTT\, お茶の水女子大)\, 梅田崇之\, 入江豪\, 北原正樹\, 島村潤 (NTT)\, 小林一郎 (お茶の水女子大)，人と物体との関係性に基づくマルチモーダル物体候補領域推定手法の検討
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SUMMARY:インタラクティブ3-2
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DESCRIPTION:S2-1：Naofumi Akimoto\, Akio Hayakawa\, Andrew Shin\, Takuya Narihira (Sony Group Corporation)，Reference-Based Video Colorization with Spatiotemporal Correspondence\nS2-2：Weng Ian Chan\, Fumio Okura\, Yasuyuki Matsushita (Osaka Univ.)，Conditional StyleGAN with Multi-resolution Classifiers for Attribute-driven Face Synthesis\nS2-3：Yuantian Huang\, Satoshi Iizuka (Univ. of Tsukuba)\, Edgar Simo-Serra (Waseda Univ.)\, Kazuhiro Fukui (Univ. of Tsukuba)，High-quality Multi-domain Artwork Generation from Semantic Layouts\nS2-4：三津原将弘\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，Spatio-Temporal Attention Branch Networkによる時空間情報を考慮した視覚的説明\nS2-5：中畝志門\, 飯塚里志\, 福井和広 (筑波大)，文字構造を考慮した深層学習によるテキスト画像の超解像\nS2-6：Shuhei Tarashima (NTT Communications)\, Yuta Kumakura\, Tomohiro Saito\, Norio Tagawa (Tokyo Metropolitan Univ.)，One Shot Deep Model for Multi-Actor Scene Understanding
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SUMMARY:口頭発表（ショート2）
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DESCRIPTION:L4-1：長瀬康斗\, 櫛田貴弘 (奈良先端大)\, 田中賢一郎 (立命館大\, 奈良先端大)\, 舩冨卓哉\, 向川康博 (奈良先端大)，多波長遠赤外光観測による受動的な距離計測\nL4-2：知念響紀\, 青山尚正\, 櫛田貴弘 (奈良先端大)\, 田中賢一郎 (立命館大\, 奈良先端大)\, 舩冨卓哉\, 向川康博 (奈良先端大)，空間座標を時間軸に埋め込んだ高時間分解計測による鏡面物体の形状推定\nL4-3：小野直樹\, 相澤清晴\, 松井勇祐 (東大)，距離画像を用いた漫画画像のインペインティング
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SUMMARY:口頭発表（ロング4）
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DESCRIPTION:T3：太田佳（三菱電機），深層強化学習の基礎・応用
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SUMMARY:チュートリアル3
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DESCRIPTION:L2-1：上田樹\, 宍戸英彦\, 北原格 (筑波大)，連動する骨格動作の表現に適した時空間特徴の学習による人物運動予測法\nL2-2：Xianliang Zhang\, Li Tao\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Better Temporal Representation for Unsupervised Video Summarization Based on Contrastive Self-Supervised Learning\nL2-3：神津岳志\, 河合洋弥\, 伊藤康一\, 青木孝文 (東北大)，ステガノグラフィを用いたプライバシ保護顔認証とその安全性評価\nL2-4：Hideki Tsunashima (AIST)\, Kosuke Arase\, Antony Lam (Mercari)\, Seito Kasai\, Hirokatsu Kataoka (AIST)，Lightning-fast Virtual Try-on without Paired Data and Direct Supervision\nS2-1：Naofumi Akimoto\, Akio Hayakawa\, Andrew Shin\, Takuya Narihira (Sony Group Corporation)，Reference-Based Video Colorization with Spatiotemporal Correspondence\nS2-2：Weng Ian Chan\, Fumio Okura\, Yasuyuki Matsushita (Osaka Univ.)，Conditional StyleGAN with Multi-resolution Classifiers for Attribute-driven Face Synthesis\nS2-3：Yuantian Huang\, Satoshi Iizuka (Univ. of Tsukuba)\, Edgar Simo-Serra (Waseda Univ.)\, Kazuhiro Fukui (Univ. of Tsukuba)，High-quality Multi-domain Artwork Generation from Semantic Layouts\nS2-4：三津原将弘\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，Spatio-Temporal Attention Branch Networkによる時空間情報を考慮した視覚的説明\nS2-5：中畝志門\, 飯塚里志\, 福井和広 (筑波大)，文字構造を考慮した深層学習によるテキスト画像の超解像\nS2-6：Shuhei Tarashima (NTT Communications)\, Yuta Kumakura\, Tomohiro Saito\, Norio Tagawa (Tokyo Metropolitan Univ.)，One Shot Deep Model for Multi-Actor Scene Understanding\nI12-01：鈴木哲平 (デンソーアイティーラボラトリ)，ニューラルネットワークによる画像認識のためのデータ拡張探索手法の検討\nI12-02：藤井春樹 (名城大)\, 田中隼人\, 池内桃子 (新潟大)\, 堀田一弘 (名城大)，異なる損失関数を持つX-netによる 細胞画像のセグメンテーション\nI12-03：森勇登\, 中村和晃\, 新田直子\, 馬場口登 (阪大)，画像認識器に対する認識器クローン作成攻撃とその検知\nI12-04：足立浩規\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)\, 石井育規\, 石坂隼\, 小塚和紀 (パナソニック)，精度と頑健性のトレードオフ緩和を目的とした敵対学習\nI12-05：小松俊太 (東京理科大)\, 古田諒佑 (東大)\, 谷口行信 (東京理科大)\, 日並遼太\, 石渡祥之佑 (Mantra Inc.)，線画画像を用いた漫画キャラクターの顔画像クラスタリング\nI12-06：Sujun Hong\, Hirotaka Hachiya (Wakayama Univ.)，Mark-encoded image-based point process\nI12-07：真殿航輝 (早大)\, 田中正行 (産総研\, 東工大)\, 大西正輝 (産総研)，識別問題における写像空間上での距離計量学習\nI12-08：Hyeonwoo Cho\, Kazuya Nishimura (Kyushu Univ.)\, Kazuhide Watanabe (RIKKEN IMS)\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.)，Domain Extension in Cell Detection by Pseudo-Cell-Position Heatmap\nI12-09：髙橋遼 (慶大)\, 里雄二\, 古山純子\, 山岡めぐみ\, 田靡雅基 (パナソニック)\, 青木義満 (慶大)，少数サンプルドメインへの適応を目的としたActivelearningの検討\nI12-10：Yuiko Sakuma\, Hiroshi Sumihiro\, Jun Nishikawa\, Toshiki Nakamura\, Ryoji Ikegaya (Sony Corporation)，n-hot: Efficient Bit-Level Sparsity for Powers-of-Two Neural Network Quantization\nI12-11：徳政光人\, 吉岡理文\, 井上勝文 (阪府大)，Factorized Convolutional Filters を用いたCNN圧縮の検討\nI12-12：岡村大樹\, 原川良介\, 岩橋政宏 (長岡技科大)，画像分類のための予測ノルムを用いたノイジーラベルデータに頑健なCNN\nI12-13：加藤聡太\, 堀田一弘 (名城大)，クラス不均衡データセットに対する MSE Lossに基づいた学習法の提案\nI12-14：古川諒一\, 堀田一弘 (名城大)，Semantic Segmentationのための局所的特徴集約モジュール\nI12-15：森太郎\, 出口大輔 (名大)\, 川西康友 (理研\, 名大)\, 井手一郎\, 村瀬洋 (名大)\, 井下哲夫 (NEC)，姿勢変化の連続性に着目した人物姿勢推定器の能動学習\nI12-16：佐藤禎哉\, 菅野裕介\, 佐藤洋一 (東大)，自己教師あり学習による映像とステレオ音の意味的および空間的対応関係の獲得\nI12-17：各務嘉記\, 堀田一弘 (名城大)，3D Loop ResNetを用いた人間の行動予測\nI12-18：金子智一\, 寺尾真 (NECバイオメトリクス研究所)，商品撮影動画を用いた画像識別モデルの学習データ生成手法\nI12-19：池戸僚汰\, 堀田一弘 (名城大)，セマンティックセグメンテーションモデルの軽量化のためのクラス単位知識蒸留\nI12-20：山﨑守\, 綾塚祐二 (クレスコ)\, 濱本和彦 (東海大)，単純なアノテーション画像を利用したパノラマレントゲン画像からの歯のナンバリングと形状認識\nI12-21：下田和 (サイバーエージェント)\, 原口大地\, 内田誠一 (九大)\, 山口光太 (サイバーエージェント)，グラフィックデザインにおけるテキストに適したフォント推定\nI12-22：Shee Chean Fei\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.)，Multi-layer Image Generation with Generative Adversarial Networks\nI12-23：礒井葉那 (お茶の水女子大)\, 竹房あつ子 (NII)\, 中田秀基 (産総研)\, 小口正人 (お茶の水女子大)，合成動画像データを用いた学習でのドメイン適応による動作認識精度の比較\nI12-24：伊藤大輝\, 川島穣\, 青木義満 (慶大)，Action Purpose Segmentation for Third-Person Shooting Game Clip\nI12-25：近藤佑亮\, 汪雪テイ (東大)\, 勢〆弘幸 (セプテーニ)\, 山崎俊彦 (東大)，深層強化学習による逐次的なバナーデザイン最適化\nI12-26：Tetsu Kasanishi\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Edge-Level Explanations for Graph Neural Networks by Extending Explainability in Computer Vision Tasks\nI12-27：Kenji Suzuki\, Yoshiyuki Kobayashi\, Takuya Narihira (Sony Group Corporation)，Data Cleansing for Deep Neural Networks with Storage-efficient Approximation of Influence Functions\nI12-28：田中勇貴\, 吉田周平\, 寺尾真 (NEC)，複数データセットを用いた物体検知モデル学習における疑似ラベル生成閾値の自動調整\nI12-29：西川潤\, 石井雅人\, 池谷亮志 (ソニー)，事前Pruningによるニューラルネットワークの量子化再学習の改善\nI12-30：山口理哉 (東京理科大)\, 古田諒佑 (東大)\, 谷口行信 (東京理科大)\, 日並遼太\, 石渡祥之佑 (Mantra Inc.)，セリフの内容を考慮した漫画における自動話者推定\nI12-31：斎藤淳哉\, 村瀬健太郎 (富士通研)，Siamese構造によるAction Unit認識\nI12-32：Qianru QIU\, Yuki IWAZAKI\, Kota YAMAGUCHI (CyberAgent Inc.)，Color2Vec: Learning Distributed Representation of Color Palette\nI12-33：Guolong Zhang\, Hirohisa Inamoto (GA technologies)，Self-supervised Pre-training Improves performance of Object Detection on Floorplans\nI12-34：綱川英臣\, 亀谷由隆 (名城大)\, 沓名拓郎\, 光本直樹 (デンソー)，対比的な関連度の逆伝播と類似画像検索に基づく深層ニューラルネットワークの挙動の説明\nI12-35：綾塚祐二 (クレスコ\, 北陸先端大)\, 雅樂隆基 (クレスコ)\, 吉高淳夫 (北陸先端大)，画像分類の注目領域をマスクを用いて可視化する手法の ImageNet のデータを用いた比較\nI12-36：藤武将人 (総研大)\, 杉本晃宏 (NII)，特徴マップ予測によるライブストリーム動画物体検出\nI12-37：内田美尋\, 梅田崇之\, 安藤慎吾\, 島村潤 (NTT)，DNNにおける分類誤り原因の推定\nI12-38：Takeaki Kadota\, Shintaro Nishi\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.)，Relationship Analysis between Logos and Their Followers\nI12-39：Hui Niu (Univ. of Tsukuba)\, Takahiro Ito\, Ko Ayusawa\, Yusuke Yoshiyasu (AIST)\, Ryusuke Sagawa\, Eiichi Yoshida (Univ. of Tsukuba\, AIST)，3D Registration Using Temporal Constraint and Texture for Accurate Tracking of Skin and Musculoskeletal Model
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SUMMARY:インタラクティブ1-2
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DESCRIPTION:MIRU2021の参加者は国際会議MVA2021のチュートリアルを聴講できます．詳しくはこちら\n．
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SUMMARY:MVA2021 Tutorials
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DESCRIPTION:女性研究者のキャリアパス
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SUMMARY:交流会
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DESCRIPTION:L5-1：野祐崇\, 前田涼汰\, 吉田竣亮\, 吉木啓介\, 日浦慎作 (兵庫県立大)，複屈折反射特性の計測に基づく材質識別\nL5-2：岡本直樹\, 南蒼馬\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，詳細画像識別における知識転移グラフによるアンサンブル学習\nS4-1：遠藤大樹\, 伊藤康一\, 青木孝文 (東北大)，畳み込みニューラルネットワークと認知機能テストを用いたアルツハイマー病鑑別\nS4-2：村上純一\, 満上育久 (広島市大)，眼球・頭部協調運動モデリングに基づく頭部運動からの注視分布推定\nS4-3：野﨑弘晃\, 遠里由佳子 (立命館大)，領域検出における時系列を用いたドメイン適応手法と細胞画像への応用\nS4-4：Yue Qiu (AIST)\, Shintaro Yamamoto (AIST\, Waseda Univ.)\, Kodai Nakashima\, Ryota Suzuki\, Kenji Iwata\, Hirokatsu Kataoka\, Yutaka Satoh (AIST)，Multi-sentence Change Captioning with Transformers\nS4-5：水俣友希\, 石田祥馬\, 濱崎弘樹 (鹿児島大)\, 川崎洋 (九大)\, 長原一 (阪大)\, 小野智司 (鹿児島大)，符号化開口を鍵とする情報秘匿方式の改良\nS4-6：Kazuma Fujii\, Daiki Suehiro\, Kazuya Nishimura\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.)，Cell Detection for Imperfect Annotation Problem by using Top-Ranking for Pseudo-Labeling\nV2-1：Masato Tamura\, Hiroki Ohashi\, Tomoaki Yoshinaga (Hitachi\, Ltd.)，CVPR2021: QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection With Image-Wide Contextual Information\nV2-2：Towaki Takikawa (NVIDIA\, Univ. of Toronto\, Vector Institute)\, Joey Litalien (NVIDIA\, McGill Univ.)\, Kangxue Yin\, Karsten Kreis\, Charles Loop (NVIDIA)\, Derek Nowrouzezahrai (McGill Univ.)\, Alec Jacobson (Univ. of Toronto)\, Morgan McGuire (NVIDIA\, McGill Univ.)\, Sanja Fidler (NVIDIA\, Univ. of Toronto\, Vector Institute)，CVPR2021: Neural Geometric Level of Detail: Real-Time Rendering With Implicit 3D Shapes\nV2-3：Takumi Kobayashi (AIST)，CVPR2021: T-vMF Similarity for Regularizing Intra-Class Feature Distribution\nV2-4：Takuhiro Kaneko (Univ. of Tokyo)\, Tatsuya Harada (Univ. of Tokyo\, RIKEN)，CVPR2021: Blur\, Noise\, and Compression Robust Generative Adversarial Networks\nI31-01：岡本開夢\, 足立賢人\, 柳井啓司 (電通大)，全体カロリー量のみがアノテーションされた複数品食事画像の個別カロリー量推定\nI31-02：Masaya Ueda (Kyushu Univ.)\, Akisato Kimura (NTT)\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.)，Part-based Analysis to Understand Font Impression\nI31-03：堀涼介\, 八馬遼\, 斎藤英雄 (慶大)\, 五十川麻理子\, 三上弾 (NTT)，手首に装着した全天球カメラを用いたシルエットベースの三次元人物姿勢推定\nI31-04：弓矢隼大\, 出口大輔 (名大)\, 川西康友 (理研\, 名大)\, 村瀬洋 (名大)\, 細野峻司 (NTT)，人物姿勢と注視対象配置制約に基づく後ろ向き人物の注視領域推定\nI31-05：吉橋亮太\, 田中智大\, 土井賢治\, 藤野拓海\, 山下直晃 (ヤフー)，文脈自由テキストスポッターによるリアルタイム・モバイルでの情景文字検出・認識\nI31-06：Zhennan Wu (Univ. of Tokyo)\, Weimin Wang\, Nevrez Imamoglu (AIST)\, Zhenqiang Li (Univ. of Tokyo)\, Ali Caglayan\, Ryosuke Nakamura (AIST)\, Hiroyuki Sato (Univ. of Tokyo)，Self-supervised Point Cloud Upsampling via Point Duplication and Displacement Regression\nI31-07：松本侑大\, 天野敏之 (和歌山大)，クレイク・オブライエン効果を応用した投影対象の存在感を低減させる光学イリュージョンの提案\nI31-08：鄭澤 (アイシン\, 早大)\, 望月義彦 (早大\, 埼玉工大)\, 高椋佐和\, Truong Vinh Truong Duy\, 名取直毅 (アイシン)\, 石川博 (早大)，Anomaly Detection by Object Detection with Extra Whole-Image Classes\nI31-09：森稔 (神奈川工科大)\, 服部正嗣\, 小林哲生 (NTT)，どれを読みたい？読ませたい？　絵本表紙画像の人気度予測\nI31-10：佐東力也\, 小野口一則 (弘前大)，カーブミラーによる死角の状況認識\nI31-11：古川諒一 (名城大)\,林洋平 (理化学研究所)\,加納英明 (九大)\,松本潤一\,本田翔一 (片岡製作所)\,堀田一弘 (名城大)，CARS顕微鏡を用いたiPS細胞識別のための有効スペクトルの特定\nI31-12：惠本序珠亜\, 西行健太\, 戎野聡一\, 木下航一 (オムロン)，Transformerを利用したマルチレベル作業認識\nI31-13：山田真司\, 堀田一弘 (名城大)，再構成ネットワークを用いた Student-Teacher Pyramid Matchingの改良\nI31-14：原口大地\, 内田誠一 (九大)，フォントスタイル情報が単語分散表現に与える影響の調査\nI31-15：Hanwei Zhang\, Takumi Kitamura\, Yusuke Higuchi\, Diego Thomas\, Hiroshi Kawasaki (Kyushu Univ.)，An open source solution for aerial drone-basedRGB-D scanning\nI31-16：上野山大介\, 坊良翼 (電通大)\, 戸泉貴裕\, 荻野有加\, 塚田正人 (NEC)\, 市野将嗣 (電通大)，深層学習を用いた特徴超解像による低解像度虹彩認証\nI31-17：鈴木敦士\, 池戸僚汰\, 堀田一弘 (名城大)，1枚の教師付き画像を用いたセマンティックセグメンテーション\nI31-18：佐藤智 (パナソニック)\, 宮田高道\, 中静真 (千葉工大)\, 吾妻健夫 (パナソニック\, オムニビジョン)，圧縮センシングを利用した単一イメージセンサによるステレオ計測\nI31-19：能登健太朗\, 米司健一\, 五十嵐博昭\, 塚田明宏 (デンソー)，疎なヒートマップ表現による自動運転のための走行レーン検出法\nI31-20：守田了 (山口大)，法線ヒストグラムに基づく3DCAD検索システム\nI31-21：林遠志\,鈴木昌人\,高橋智一\,青柳誠司 (関大)\,古屋秀幸\,須戸文夫 (二九精密機械)\,Cao Thang (MITECH)，合成画像とCNNを用いた小径パイプ内面粗さ検査サブシステム\nI31-22：宮城優里\, 大西正輝 (産総研)，作業者情報に注目した機械学習モデル比較可視化手法\nI31-23：石井遊哉\, 中野学\, 井下哲夫 (NEC)，隠蔽に頑健な単フレームのRGB画像からの3D Hand Pose Estimation\nI31-24：宮澤恒光 (京大)\, 沼田崇志 (日立)\, 中澤篤志 (京大)，深層学習による生活行動データからのパーソナリティ推定と行動マスキングによる説明可能性\nI31-25：植木一也 (明星大)\, 堀隆之\, 金容範\, 鈴木裕真 (ソフトバンク)，複数の顔画像データセットを学習した普遍的顔属性モデル\nI31-26：村田基樹\, 徳岡雄大\, 山田貴大 (慶大)\, 山縣一夫 (近畿大)\, 小林徹也 (東大)\, 舟橋啓 (慶大)，ニューラルネットワークと整数計画法による複合型細胞トラッキングアルゴリズムの開発\nI31-27：入潮拓樹\, 鈴木昌人\, 高橋智一\, 青柳誠司 (関西大)\, Cao Thang (MITECH)，U-Net を用いた微細血管領域の検出\nI31-28：鳥屋剛毅 (秋田大\, 筑波大)\, Ashraf Dewan (Curtin Univ.)\, 北原格 (筑波大)，異なる高度のリモートセンシング画像を用いたSAR衛星画像と地上撮影画像のレジストレーション\nI31-29：折橋翔太\, 山﨑善啓\, 牧島直輝\, 庵愛\, 高島瑛彦\, 田中智大\, 増村亮 (NTT)，日本語情景文字認識のためのマルチリンガル事前学習\nI31-30：渡邊義和\, 小林悠記\, 中島昇\, 竹中崇\, 宮野博義 (NEC)，AIデバイスの利用効率改善による物体検出高速化手法\nI31-31：Yiwei Zhang\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Style-Aware Image Recommendation for Brand Marketing on Social Media\nI31-32：小石原遼\, 渡辺義浩 (東工大)，投影型拡張現実への応用に向けたインスタンスセグメンテーションの高速化\nI31-33：Jeonghun Baek\, Yusuke Matsui\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)，Scene Text Recognition Only With Fewer Real Labels\nI31-34：竹内至生 (京大\, ヤフー)\, 中澤篤志 (京大)，StyleGANによる顔動作の感情変換\nI31-35：石川太繰\, 宮崎智\, 菅谷至寛\, 大町真一郎 (東北大)，文字部位に着目した古典籍くずし字認識に関する基礎検討\nI31-36：下山大樹\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，深層学習による車載画像からの第三者視点画像の生成\nI31-37：Hirotaka Hachiya (Wakayama Univ\, RIKEN)\, Yusuke Masumoto (Wakayama Univ.)\, Yuki Mori (Japan Meteorological Agency)\, Naonori Ueda (RIKEN)，Encoder-decoder based image transformation approach for integrating precipitation forecasts\nI31-38：八木拓真\, Md. Tasnimul Hasan\, 佐藤洋一 (東大)，誘導付き逐次ラベル訂正に基づく映像からの手-物体接触判定
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DESCRIPTION:L3-1：Takehiko Ohkawa (Univ. of Tokyo\, OSX)\, Takuma Yagi (Univ. of Tokyo)\, Atsushi Hashimoto\, Yoshitaka Ushiku (OSX)\, Yoichi Sato (Univ. of Tokyo)，Foreground-Aware Stylization and Consensus Pseudo-Labeling for Domain Adaptation of First-Person Hand Segmentation\nL3-2：津田大輝\, 堀田一弘 (名城大)，Adversarial Mutual Leakage Networkによるセマンティックセグメンテーション\nL3-3：Kazuya Nishimura\, Hyeonwoo Cho\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.)，Cell Detection in Time-Lapse Images via Tracking\nL3-4：影山雄太\, 岩井大輔\, 佐藤宏介 (阪大)，CNNを用いた動的環境下での投影ボケ補償\nV1-1：Ryuhei Hamaguchi (AIST)\, Yasutaka Furukawa (Simon Fraser Univ.)\, Masaki Onishi\, Ken Sakurada (AIST)，CVPR2021: Heterogeneous Grid Convolution for Adaptive\, Efficient\, and Controllable Computation\nV1-2：Yoshiki Fukao\, Ryo Kawahara\, Shohei Nobuhara\, Ko Nishino (Kyoto Univ.)，CVPR2021: Polarimetric Normal Stereo\nS3-1：幡谷龍一郎\, 中山英樹 (東大)，iMADAO: 画像事例に応じたデータ拡張戦略の設計手法\nS3-2：Seiya Matsuda (Kyushu Univ.)\, Akisato Kimura (NTT)\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.)，Generating Font Images with Specific Impressions\nS3-3：Soichiro Kumano\, Hiroshi Kera\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Sparse Fooling Images: Fooling Neural Networks through Unrecognizable Images\nI21-01：岩吉孝明\, 三津原将弘\, 高田雅之\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，Attention mining branchを導入したABNによるアテンションマップの最適化\nI21-02：Subhajit Chaudhury\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Towards Adversarial Robustness of Learning in the Frequency Domain\nI21-03：Tianwei Chen\, Noa Garcia (Osaka Univ.)\, Mayu Otani (CyberAgent Inc.)\, Chenhui Chu (Kyoto Univ.)\, Yuta Nakashima\, Hajime Nagahara (Osaka Univ.)，Exploring Knowledge Transferability between Vision-and-Language Tasks\nI21-04：Hideto Komori (Keio Univ.)\, Dan Mikami (NTT\, Kogakuin Univ.)\, Susumu Yamamoto (NTT)\, Yoshimitu Aoki (Keio Univ.)，Improving the Accuracy of Action Prediction by an Image Feature Reflecting Changes of Importance over a Time Series\nI21-05：髙野誉将\, 八谷大岳 (和歌山大)，全方位画像における正二十面体メッシュを用いた物体検出\nI21-06：高橋悠太\, 藤井純一郎\, 天方匡純 (八千代エンジニヤリング)\, 山下隆義 (中部大)，異なる画角画像の混合学習と特徴量補完 ～空撮画像は地上画像で補完できるのか？～\nI21-07：Akio Hayakawa\, Takuya Narihira (Sony Group Corporation)，Out-of-Core Training for Extremely Large-Scale Neural Networks with Adaptive Window-Based Scheduling\nI21-08：Hitoshi Teshima (Kyushu Univ.)\, Naoki Wake (Microsoft)\, Diego Thomas (Kyushu Univ.)\, Yuta Nakashima (Osaka Univ.)\, Hiroshi Kawasaki (Kyushu Univ.)\, Katsushi Ikeuchi (Microsoft)，A New Clustering Method for Gestures in TED Videos using Labanotation\nI21-09：三好遼\, 秋月秀一 (中京大)\, 飛谷謙介 (長崎県大)\, 長田典子 (関西学院大)\, 橋本学 (中京大)，感情円環モデルに基づいた特徴埋め込みによる動画ベース表情認識手法の提案\nI21-10：岩井佑樹\, 波部斉\, 大谷雅之\, 阿部孝司\, 井口信和 (近畿大)，部分画像の学習によるクロマグロ稚魚の検出\nI21-11：中谷友哉\, 内海ゆづ子 (阪府大)\, 藤本仰一 (阪大)\, 岩村雅一\, 黄瀬浩一 (阪府大)，イチリンソウとその近縁種における隣接花弁の重なり順推定\nI21-12：長内淳樹 (本田技術研究所)\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，Channel Attentionの識別性を利用した特徴集約によるSemantic Segmentationの改善\nI21-13：高瀬朝海 (産総研)，ニューラルネットワーク学習における特徴の組み合わせを利用した新しいMixup手法の提案\nI21-14：高山雄樹\, 大倉史生\, 松下康之 (阪大)，深層学習ベースの照度差ステレオに有効なデータセットの探求\nI21-15：Jiafeng Mao\, Qing Yu\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)，Noise-Resistant Learning for Object Detection\nI21-16：藤井駿伍\, 岡本直樹\, 瀬尾俊貴\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，スーパークラスを考慮したmixup\nI21-17：芳賀壮\, 計良宥志\, 川本一彦 (千葉大)，変分オートエンコーダを用いた動画像の解きほぐし\nI21-18：幡鎌由起 (清水東高等学校)\, 松井勇佑 (東大)，転移学習を用いたBTB溶液のpH測定\nI21-19：Shunsuke Takao (Port and Airport Research Institute)，Underwater Image Enhancement with Large Scale Dataset based on Accurate Underwater Image Formation Model\nI21-20：東遼太\, 和田俊和 (和歌山大)，データ選択と知識の蒸留による効率的なDNNの学習\nI21-21：Miho Kitamura\, Hiroki Sato (Univ. of Tokyo)\, Rei Kawakami (Tokyo Institute of Technology\, Denso IT Lab.)\, Natsuyo Yanagi\, Takeshi Naemura\, Yasufumi Sawada (Univ. of Tokyo)，Index for Measuring Perceptual Similarity of Pharmaceutical Blister Packages on the Basis of Deep Features\nI21-22：Seum Kim\, Yoko Yamakata\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)，Transfer Learning through Shallow Additional Layers for Multi-class Imbalanced Data\nI21-23：Isa Ko\, Tristan Hascoet\, Xuejiao Deng\, Ryoichi Takashima\, Tetsuya Takiguchi (Kobe Univ.)，Neural Reparameterization of the Structure Optimization Using Deep Decoder\nI21-24：山根悠暉\, 岩堀祐之\, 宇佐美裕康 (中部大)\, 小笠原尚高\, 春日井邦夫 (愛知医大)，Pix2Pixを用いたポリープ画像の生成とその有効性の確認\nI21-25：Hiya Roy\, Subhajit Chaudhury\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Image inpainting using frequency domain priors\nI21-26：大城明津輝\, 陳金輝 (県立広島大)，NTS-Netを用いた食品画像の詳細分類\nI21-27：Shinnosuke Matsuo (Kyushu Univ.)\, Xiaomeng Wu (NTT)\, Gantugs Atarsaikhan (Kyushu Univ.)\, Akisato Kimura\, Kunio Kashino (NTT)\, Brian Kenji Iwana\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.)，Deep Metric Learning Based on Attention Model for Multivariate Time Series\nI21-28：軒原由佳\, 八馬遼\, 藤井亮\, 斎藤英雄 (慶大)，cGANによる属性が保存された顔画像の匿名化\nI21-29：中井克啓\, 韓先花 (山口大)，BAMCL : 双方向角度マージン損失を用いた 深層学習モデルによる肝硬変ステージ分類\nI21-30：綾塚祐二 (クレスコ\, 北陸先端大)\, 雅樂隆基 (クレスコ)\, 安川力 (名古屋市大)\, 吉高淳夫 (北陸先端大)，計算機による画像診断の判断ポイントを可視化する手法\nI21-31：戚意強\, 鈴木祈史 (QIS)\, 八谷大岳\, 呉海元 (和歌山大)，Attention-based classification and segmentation for automatic thyroid nodule recognition and diagnosis\nI21-32：畠山智之\, 汪雪テイ\, 山崎俊彦 (東大)，最適輸送理論による主観評価タスクを対象とした転移学習の親和性予測\nI21-33：宮田昌樹\, 白木克俊\, 箕浦大晃\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，関係性部分グラフを用いたGraph Convolutional Networkによる経路予測\nI21-34：内ヶ崎翔平\, 菅谷至寛\, 宮崎智\, 大町真一郎 (東北大)，文字の可読性を考慮した画像の高効率符号化手法の実験的検証\nI21-35：Qing Yu (Univ. of Tokyo)\, Daiki Ikami (Univ. of Tokyo\, NTT)\, Go Irie (NTT)\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)，Novel Category Discovery in Domain Adaptation\nI21-36：木内拓実\, 計良宥志\, 川本一彦 (千葉大)，ドメイン適応を用いた一人称行動認識\nI21-37：Yusuke Horiuchi\, Edgar Simo-Serra (Waseda Univ.)\, Satoshi Iizuka (Univ. of Tsukuba)\, Hiroshi Ishikawa (Waseda Univ.)，Differentiable Rendering-based Pose-Conditioned Pose Transfer\nI21-38：丹野良介\, 市川裕人\, 島田健一郎\, 木村大地\, 泉谷知範 (NTTコミュニケーションズ)，プロセスデータおよび炉内映像Optical-Flowに基づくマルチモーダル深層学習によるごみ焼却プラントの蒸気量推定\nI21-39：岸部真紀\, 和田俊和 (和歌山大)，Attention機構の導入による画像検索用特徴抽出の改善法に関する研究\nI21-40：Miao Cao (Univ. of Tokyo)\, Satoshi Ikehata (NII)\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)，Field-of-View IoU and 360Augmentation for Object Detection on 360° images
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DESCRIPTION:S3-1：幡谷龍一郎\, 中山英樹 (東大)，iMADAO: 画像事例に応じたデータ拡張戦略の設計手法\nS3-2：Seiya Matsuda (Kyushu Univ.)\, Akisato Kimura (NTT)\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.)，Generating Font Images with Specific Impressions\nS3-3：Soichiro Kumano\, Hiroshi Kera\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Sparse Fooling Images: Fooling Neural Networks through Unrecognizable Images\nS3-4：Takato Otsuzuki\, Heon Song\, Seiichi Uchida\, Hideaki Hayashi (Kyushu Univ.)，Meta-learning of Pooling Layers for Few-shot Recognition\nS3-5：Shota Harada (Kyushu Univ.)\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.\, NII)\, Hideaki Hayashi (Kyushu Univ.)\, Kiyohito Tanaka (Kyoto Second Red Cross Hospital)\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.\, NII)，Disentangled Representation Learning with Temporal Continuity for Ulcerative Colitis Classification\nS3-6：淺谷南己\, 和泉智之\, 中村匡芳 (京セラ)，Sim-to-Realギャップのドメイン適応のための代替タスクによるアダプターの学習
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SUMMARY:口頭発表（ショート3）
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DESCRIPTION:T1：井上中順（東工大），限られたデータからの深層学習
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SUMMARY:チュートリアル1
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DESCRIPTION:L3-1：Takehiko Ohkawa (Univ. of Tokyo\, OSX)\, Takuma Yagi (Univ. of Tokyo)\, Atsushi Hashimoto\, Yoshitaka Ushiku (OSX)\, Yoichi Sato (Univ. of Tokyo)，Foreground-Aware Stylization and Consensus Pseudo-Labeling for Domain Adaptation of First-Person Hand Segmentation\nL3-2：津田大輝\, 堀田一弘 (名城大)，Adversarial Mutual Leakage Networkによるセマンティックセグメンテーション\nL3-3：Kazuya Nishimura\, Hyeonwoo Cho\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.)，Cell Detection in Time-Lapse Images via Tracking\nL3-4：影山雄太\, 岩井大輔\, 佐藤宏介 (阪大)，CNNを用いた動的環境下での投影ボケ補償
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SUMMARY:口頭発表（ロング3）
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DESCRIPTION:S4-1：遠藤大樹\, 伊藤康一\, 青木孝文 (東北大)，畳み込みニューラルネットワークと認知機能テストを用いたアルツハイマー病鑑別\nS4-2：村上純一\, 満上育久 (広島市大)，眼球・頭部協調運動モデリングに基づく頭部運動からの注視分布推定\nS4-3：野﨑弘晃\, 遠里由佳子 (立命館大)，領域検出における時系列を用いたドメイン適応手法と細胞画像への応用\nS4-4：Yue Qiu (AIST)\, Shintaro Yamamoto (AIST\, Waseda Univ.)\, Kodai Nakashima\, Ryota Suzuki\, Kenji Iwata\, Hirokatsu Kataoka\, Yutaka Satoh (AIST)，Multi-sentence Change Captioning with Transformers\nS4-5：水俣友希\, 石田祥馬\, 濱崎弘樹 (鹿児島大)\, 川崎洋 (九大)\, 長原一 (阪大)\, 小野智司 (鹿児島大)，符号化開口を鍵とする情報秘匿方式の改良\nS4-6：Kazuma Fujii\, Daiki Suehiro\, Kazuya Nishimura\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.)，Cell Detection for Imperfect Annotation Problem by using Top-Ranking for Pseudo-Labeling
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SUMMARY:口頭発表（ショート4）
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DESCRIPTION:L5-1：野祐崇\, 前田涼汰\, 吉田竣亮\, 吉木啓介\, 日浦慎作 (兵庫県立大)，複屈折反射特性の計測に基づく材質識別\nL5-2：岡本直樹\, 南蒼馬\, 平川翼\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，詳細画像識別における知識転移グラフによるアンサンブル学習\nL5-3：Li Tao\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，An Improved Inter-intra Contrastive Framework for Self-supervised Video Representation Learning
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SUMMARY:口頭発表（ロング5）
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DESCRIPTION:P2：Kris M. Kitani（CMU），Towards Situationally Aware Machine Perception Systems
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SUMMARY:特別講演2
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DESCRIPTION:L1-1：前田涼汰\, 日浦慎作 (兵庫県立大)，EpiScope: ポリゴンミラーの回転による光学的な反射成分分離\nL1-2：水野良哉\, 高橋桂太\, 坂井康平\, 都竹千尋\, 藤井俊彰 (名大)\, 吉田道隆\, 長原一 (阪大)，動的光線空間のシングルショット撮影\nL1-3：Kodai Nakashima\, Hirokatsu Kataoka (AIST)\, Asato Matsumoto (AIST\, Univ. of Tsukuba)\, Kenji Iwata (AIST)\, Nakamasa Inoue (Tokyo Institute of Technology)，Can Vision Transformers Learn without Natural Images?\nL1-4：池川慎一 (アイシン)\, 齊院龍二 (アイシン・ソフトウェア)\, 澤田好秀\, 名取直毅 (アイシン)，正規化とPre-Activation モジュールを用いた深層スパイキングニューラルネットワーク
DTEND:20210728T033000Z
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SUMMARY:口頭発表（ロング1）
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DESCRIPTION:P1：長井志江（東大），視覚認識から社会的行動まで：脳の一般原理に基づく認知機能の構成的理解
DTEND:20210728T013000Z
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SUMMARY:特別講演1
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DESCRIPTION:S5-1：箕浦大晃\, 平川翼 (中部大)\, 菅野裕介 (東大)\, 山下隆義\, 藤吉弘亘 (中部大)，Group-based Forecasting Moduleによる歩行者の社会的相互作用を考慮したマルチモーダルな軌跡予測\nS5-2：本部勇真\, 柳井啓司 (電通大)，食事画像に対するFew/Zero-shot Segmentation\nS5-3：Zhehao Zhu\, Yusuke Sugano\, Yoichi Sato (Univ. of Tokyo)，Cross-view Non-local Neural Networks for Joint Representation Learning between First and Third Person Videos\nS5-4：Jan Zdenek\, Hideki Nakayama (Univ. of Tokyo)，Efficient Model for Handwritten Text Generation with Text Line Awareness\nS5-5：Shengzhou Yi\, Li Tao\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Class-Balanced Contrastive Pre-Training for Improving Long-Tailed Recognition
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SUMMARY:口頭発表（ショート5）
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DESCRIPTION:S1-1：久留陽一郎\, 松井勇佑 (東大)，カスケード型PointNetによる高速点群位置合わせ\nS1-2：長津瑛\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，隠れた発光物体の3次元復元\nS1-3：樋口雄介\, 中村太郎 (九大)\, 古川亮 (広島市大)\, 佐川立昌 (産総研)\, 川崎洋 (九大)，微小振動によるスペックルパターン変化の時空間最適化による音波の三次元空間における観測と可視化\nS1-4：住江祐哉\, 藤村友貴\, 薗頭元春\, 飯山将晃 (京大)，学習ベースの重み付き最小二乗法による単一光源下での散乱除去\nS1-5：生坂優太\, 櫛田貴弘 (奈良先端大)\, 田中賢一郎 (立命館大\, 奈良先端大)\, 舩冨卓哉\, 向川康博 (奈良先端大)，時間分解ラジオシティを用いた反射率と形状の整合性評価\nS1-6：上野敦矢\, 國枝志帆\, 天野敏之 (和歌山大)\, 山内千里 (みさと天文台)，リアル星空とのハイブリッドプラネタリウムのための外構プロジェクションに関する研究
DTEND:20210728T021500Z
DTSTART:20210728T014500Z
SUMMARY:口頭発表（ショート1）
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DESCRIPTION:L4-1：長瀬康斗\, 櫛田貴弘 (奈良先端大)\, 田中賢一郎 (立命館大\, 奈良先端大)\, 舩冨卓哉\, 向川康博 (奈良先端大)，多波長遠赤外光観測による受動的な距離計測\nL4-2：知念響紀\, 青山尚正\, 櫛田貴弘 (奈良先端大)\, 田中賢一郎 (立命館大\, 奈良先端大)\, 舩冨卓哉\, 向川康博 (奈良先端大)，空間座標を時間軸に埋め込んだ高時間分解計測による鏡面物体の形状推定\nL4-3：小野直樹\, 相澤清晴\, 松井勇祐 (東大)，距離画像を用いた漫画画像のインペインティング\nV1-3：Tomoki Ichikawa (Kyoto Univ.)\, Matthew Purri (Rutgers Univ.)\, Ryo Kawahara\, Shohei Nobuhara (Kyoto Univ.)\, Kristin Dana (Rutgers Univ.)\, Ko Nishino (Kyoto Univ.)，CVPR2021: Shape From Sky: Polarimetric Normal Recovery Under the Sky\nV1-4：Naoya Takahashi\, Yuki Mitsufuji (Sony Group Corporation)，CVPR2021: Densely Connected Multi-Dilated Convolutional Networks for Dense Prediction Tasks\nS3-4：Takato Otsuzuki\, Heon Song\, Seiichi Uchida\, Hideaki Hayashi (Kyushu Univ.)，Meta-learning of Pooling Layers for Few-shot Recognition\nS3-5：Shota Harada (Kyushu Univ.)\, Ryoma Bise (Kyushu Univ.\, NII)\, Hideaki Hayashi (Kyushu Univ.)\, Kiyohito Tanaka (Kyoto Second Red Cross Hospital)\, Seiichi Uchida (Kyushu Univ.\, NII)，Disentangled Representation Learning with Temporal Continuity for Ulcerative Colitis Classification\nS3-6：淺谷南己\, 和泉智之\, 中村匡芳 (京セラ)，Sim-to-Realギャップのドメイン適応のための代替タスクによるアダプターの学習\nI22-01：聶健威\, 井上光平 (九大)，装飾的なピクセルアート\nI22-02：中澤健介\, 山﨑達也 (新潟大)，統計的テクスチャ解析と勾配ブースティング決定木を用いた洋ナシ果実の外観汚損検出手法の提案\nI22-03：戸部田雅一\, 澤田好秀\, 高椋佐和\, 田村拓也\, 伊丹栄二\, 名取直毅 (アイシン)，Many-legged GAN:画像内バイアスの低減とData Augmentationへの応用\nI22-04：高山夏樹\, 高橋裕樹 (電通大)，Masked Batch Normalization によるSpatial Temporal Graph Convolution-Transformerに基づく手話認識の性能改善\nI22-05：水野雅也 (名大)\, 川西康友 (理研\, 名大)\, 出口大輔\, 村瀬洋 (名大)\, 井下哲夫 (NEC)，歩き方の特徴に着目した所持物の種類・重さ認識の検討\nI22-06：小林竜星 (滋賀県大)\, 小郷原一智 (京都産大)\, 砂山渡\, 大橋孝祐 (滋賀県大)，ファインチューニングを用いた天空画像中の雲のセグメンテーション\nI22-07：畑隆聖\, 出口大輔 (名大)\, 平山高嗣 (人環大)\, 川西康友 (理研\, 名大)\, 村瀬洋 (名大)，車載カメラを用いた遠方歩行者からのアイコンタクトの検出\nI22-08：髙田篤志\, 汪雪婷\, 山崎俊彦 (東大)，グレースケール画像に対する感情画像データの作成と画像色変換への応用\nI22-09：山田翔大\, 柿沼弘員\, 長田秀信 (NTT)，照明効果を付与するデータ拡張と事前学習した生成器を用いた顔画像に対する再照明手法\nI22-10：横田広之 (東京理科大)\, 古田諒佑 (東大)\, 谷口行信 (東京理科大)\, 日並遼太\, 石渡祥之佑 (Mantra Inc.)，GANと作品分類を用いた漫画の画像修復\nI22-11：Akito Nishiyama (Univ. of Tokyo)\, Satoshi Ikehata (NII)\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)，360° Single Image Super Resolution: Distortion-aware Network and Augmentation\nI22-12：Daichi Horita\, Kiyoharu Aizawa (Univ. of Tokyo)\, Ryohei Suzuki\, Taizan Yonetsuji\, Huachun Zhu (Preferred Networks Inc.)，Fast Nonlinear Image Unblending\nI22-13：土居健人 (東大\, 産総研)\, 岩澤有祐\, 松尾豊 (東大)\, 大西正輝\, 櫻田健 (産総研)，CARLAシミュレータを用いた変化キャプショニング既存手法のベンチマーク\nI22-14：進矢陽介 (個人研究者)，USB: Universal-Scale Object Detection Benchmark\nI22-15：雨宮立弥\, 田崎豪 (名城大)，三次元幾何情報とDeep Neural Networkによる未知低障害物検出\nI22-16：長谷川立樹\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，深層学習による人体の任意視点画像の生成\nI22-17：北尾颯人\, 和田俊和 (和歌山大)，広角監視カメラを用いた場所依存人物検出法とその限界\nI22-18：胡間舞子\, 黒田明日香\, 満上育久 (広島市大)，VR講義動画視聴時の注視行動に基づく理解度推定\nI22-19：森田健一\, 伊藤良起\, 廣池敦\, 吉永智明 (日立)，外見と行動による即時映像検索を実現するためのデータベース構築方式\nI22-20：田中利明\, 大倉史生\, 松下康之 (阪大)，空間勾配の時間軸処理による固定視点映像からの降雨除去\nI22-21：澤邉裕紀 (東大)\, 池畑諭 (NII)\, 相澤清晴 (東大)，360°画像からの顕著性マップの予測と注目部分画像の検出\nI22-22：後藤拓也\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，周辺環境を考慮した人物行動遷移の予測\nI22-23：丸山虎実輝\, Bisser Raytchev\, 金田和文 (広島大)\, 玉木 徹 (名工大)，弱教師ありのアクション区間検出のためのプロトタイプを用いた説明可能なネットワーク\nI22-24：城田智広\, 安藤嵩将\, 堀田一弘 (名城大)，Backboneの特徴量強調によるリアルタイムTrackingの精度向上\nI22-25：Tsunehiko Tanaka\, Edgar Simo-Serra (Waseda Univ.)，Masked Transformers for Esports Video Captioning\nI22-26：福井嵐士\, 武村紀子\, 白井詩沙香\, Mehrasa Alizadeh\, 長原一 (阪大)，グラフ畳み込みネットワークを用いたグループ学習時の活性度推定\nI22-27：Wataru Shimoda (CyberAgent Inc.)\, Daichi Haraguchi\, Seiidhi Uchida (Kyushu Univ.)\, Kota Yamaguchi (CyberAgent Inc.)，Making Text Editable Again\nI22-28：加藤成充\, 原聡 (阪大)，強化学習による適応的超解像\nI22-29：眞柴智\,西山正志\,岩井儀雄 (鳥取大)，背景画素拡散を用いた屋外背景差分法の精度向上の検討\nI22-30：中野学 (NEC)，2組のスケール不変特徴点を用いた平面射影変換行列の推定\nI22-31：酒井勁佑 (筑波大)\, 伊藤孝浩\, 鮎澤光 (AIST)\, 佐川立昌\, 吉田英一 (筑波大\, AIST)，オートエンコーダに基づく動作の離散化と状態推定\nI22-32：Yuzhi Shi\, Hiroaki Minoura\, Tsubasa Hirakawa\, Takayoshi Yamashita\, Hironobu Fujiyoshi (Chubu Univ.)，Action Spotting in Soccer Videos  via Transformer with Past and Future Encoders\nI22-33：福井宏\, 森下雄介 (NEC)，Attention機構の構造を用いたSingle-shot Multi-Object Trackingモデル\nI22-34：寺内健人\, 柳井啓司 (電通大)，初期ポーズ生成の改良とGCNの導入によるポーズシーケンス生成モデルの拡張\nI22-35：藤井渉\, Bisser Raytchev\, 金田和文 (広島大)\, 玉木徹 (名工大)，動作認識のための時空間特徴における時間的相互作用\nI22-36：武田麻奈\, 柳井啓司 (電通大)，Adaptive Point-wise グループ化畳み込みを用いた小規模データセットからの画像の生成\nI22-37：山脇一浩\, 韓先花 (山口大)，ゼロショット学習による単一画像ブラインド超解像\nI22-38：岡部瑞稀\, 中澤篤志 (京大)\, 渡辺裕貴 (Amazon.com)，Styleパラメータ調整による生成学習を利用した関節データからの人物推定\nI22-39：中川智愛\, 井上勝文\, 吉岡理文 (阪府大)，音源位置推定に向けたDeep Metric Learningによる複数モダリティ間の対応関係学習\nI22-40：Shanqian Sun\, Kohei Inoue (Kyushu Univ.)，Utilizing Semantic Information for Color Histogram-Based Person Re-Identification
DTEND:20210729T093000Z
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SUMMARY:インタラクティブ2-2
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DESCRIPTION:L2-1：上田樹\, 宍戸英彦\, 北原格 (筑波大)，連動する骨格動作の表現に適した時空間特徴の学習による人物運動予測法\nL2-2：Xianliang Zhang\, Li Tao\, Xueting Wang\, Toshihiko Yamasaki (Univ. of Tokyo)，Better Temporal Representation for Unsupervised Video Summarization Based on Contrastive Self-Supervised Learning\nL2-3：神津岳志\, 河合洋弥\, 伊藤康一\, 青木孝文 (東北大)，ステガノグラフィを用いたプライバシ保護顔認証とその安全性評価\nL2-4：Hideki Tsunashima (AIST)\, Kosuke Arase\, Antony Lam (Mercari)\, Seito Kasai\, Hirokatsu Kataoka (AIST)，Lightning-fast Virtual Try-on without Paired Data and Direct Supervision
DTEND:20210728T054500Z
DTSTART:20210728T044500Z
SUMMARY:口頭発表（ロング2）
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DESCRIPTION:L1-1：前田涼汰\, 日浦慎作 (兵庫県立大)，EpiScope: ポリゴンミラーの回転による光学的な反射成分分離\nL1-2：水野良哉\, 高橋桂太\, 坂井康平\, 都竹千尋\, 藤井俊彰 (名大)\, 吉田道隆\, 長原一 (阪大)，動的光線空間のシングルショット撮影\nL1-3：Kodai Nakashima\, Hirokatsu Kataoka (AIST)\, Asato Matsumoto (AIST\, Univ. of Tsukuba)\, Kenji Iwata (AIST)\, Nakamasa Inoue (Tokyo Institute of Technology)，Can Vision Transformers Learn without Natural Images?\nL1-4：池川慎一 (アイシン)\, 齊院龍二 (アイシン・ソフトウェア)\, 澤田好秀\, 名取直毅 (アイシン)，正規化とPre-Activation モジュールを用いた深層スパイキングニューラルネットワーク\nS1-1：久留陽一郎\, 松井勇佑 (東大)，カスケード型PointNetによる高速点群位置合わせ\nS1-2：長津瑛\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，隠れた発光物体の3次元復元\nS1-3：樋口雄介\, 中村太郎 (九大)\, 古川亮 (広島市大)\, 佐川立昌 (産総研)\, 川崎洋 (九大)，微小振動によるスペックルパターン変化の時空間最適化による音波の三次元空間における観測と可視化\nS1-4：住江祐哉\, 藤村友貴\, 薗頭元春\, 飯山将晃 (京大)，学習ベースの重み付き最小二乗法による単一光源下での散乱除去\nS1-5：生坂優太\, 櫛田貴弘 (奈良先端大)\, 田中賢一郎 (立命館大\, 奈良先端大)\, 舩冨卓哉\, 向川康博 (奈良先端大)，時間分解ラジオシティを用いた反射率と形状の整合性評価\nS1-6：上野敦矢\, 國枝志帆\, 天野敏之 (和歌山大)\, 山内千里 (みさと天文台)，リアル星空とのハイブリッドプラネタリウムのための外構プロジェクションに関する研究\nI11-01：糸長瑛斗\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，光源分布の時空間圧縮を利用した効率的な光源分布推定\nI11-02：Hugo Lemarchant\, Yiming Qian\, Benjamin Renoust\, Yuta Nakashima\, Hajime Nagahara\, Yutaka Fujioka (Osaka Univ.)，Landmark detection for Buddha faces across few large pose views\nI11-03：木原優輝\, 岩口尭史\, 川崎洋 (九大)，照度差ステレオ法とDual Photographyによる反射光フィルタリングを用いた乱反射物体表面の境界を保存した平滑な法線推定手法\nI11-04：石井育規 (パナソニック)\, 山下隆義 (中部大)，CutDepth:エッジ特徴を意識したデプス貼り付けによるデータ拡張\nI11-05：國益良太\, 岡部孝弘 (九工大)，イベントベースカメラと偏光特性に基づく反射成分の分離\nI11-06：陰山賢太\, 岡部孝弘 (九工大)，2視点の分光画像を用いた分光吸収係数の推定\nI11-07：立石航平\, 都竹千尋\, 高橋桂太\, 藤井俊彰 (名大)\, 長原一 (阪大)，符号化開口法と符号化露光法を用いた2段階圧縮センシングによる光線空間の取得\nI11-08：鈴木光\, 伊藤康一\, 青木孝文 (東北大)，3次元点群のための階層型ニューラルネットワークを用いた外れ点除去手法の検討\nI11-09：谷川央周\, 岡部孝弘 (九工大)，照度差ステレオのための動的な照明計画\nI11-10：柴田拓実\, 坂上文彦\, 佐藤淳 (名工大)，ライトフィールドカメラと外装フィルタを用いたワンショット教師なし学習によるマルチモーダル画像推定\nI11-11：板谷響 (岡山大)\, 宮内翔子 (九大)\, 諸岡健一 (岡山大)，同一構造を持つ３次元物体メッシュモデルの識別に適したGraph Convolutional Network構造の検討\nI11-12：福井宏\, 森下雄介 (NEC)，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\nI11-13：小澤圭右\, 太刀岡勇気 (デンソーアイティーラボラトリ)，光吸収に着目したマルチスペクトル画像の非負値行列因子分解による色材アンミキシング\nI11-14：Michihiro Mikamo (Hiroshima City Univ.)\, Ryusuke Sagawa (AIST)\, Hiroshi Kawasaki (Kyushu Univ.)\, Ryo Furukawa (Hiroshima City Univ.)，Oneshot dense 3D active stereo based on pixel-wise correspondence estimation using U-Nets and GCN\nI11-15：伊藤佑真\, 藤村友貴\, 薗頭元春\, 飯山将晃 (京大)，Focusing Cost Volumeを用いた深層Depth from Defocus\nI11-16：刈込喜大\, 大渕竜太郎\, 古屋貴彦 (山梨大)，自己注意機構を用いた3次元点群形状の解析\nI11-17：Genki Nagamatsu\, Hanbin Wang (Kyushu Univ.)\, Jun Takamatsu (NAIST)\, Takafumi Iwaguchi\, Diego Thomas (Kyushu Univ.)\, Naoki Shirakura (NAIST)\, Hiroshi Kawasaki (Kyushu Univ.)，Hybrid technique of light sectioning method using multiple-line-lasers and visual SLAM\nI11-18：秋月秀一 (中京大)\, 長内淳樹\, 山崎雅起\, 谷口恭弘 (本田技術研究所)\, 橋本学 (中京大)，人間による直感的操作を模倣する移動ロボット速度制御と経路計画への応用\nI11-19：長谷川祐也 (東大)\, 池畑諭 (NII)\, 相澤清晴 (東大)，自己教師あり学習による360°映像の単眼深度推定\nI11-20：枡田真奈\, 八馬遼\, 藤井亮\, 斎藤英雄 (慶大)\, 関川雄介 (Denso IT Lab)，変分自己符号化器を用いた教師なし学習による3次元点群異常検知へ向けて\nI11-21：島田直大\, 大倉史生\, 松下康之 (阪大)，対応付けを必要としないバンドル調整\nI11-22：Ryosuke Yamada (AIST)\, Hirokatsu Kataoka (AIST)\, Naoya Chiba (Waseda Univ.)，Point Cloud Pre-training by Natural 3D Structures\nI11-23：梶山颯真\, 岡部孝弘 (九工大)，半透明物体の光弾性と吸収の画像計測\nI11-24：山下浩豊\, 森本隆志\, 満上育久 (広島市大)，非同期・非固定カメラ群を用いたマーカーレスモーションキャプチャ\nI11-25：塚越優治\, 浦西友樹\, オーロスキジェーソン (阪大)，構造色パターンを利用した光源方向および分光分布推定に関する検討\nI11-26：住野奏\, 脇田直也\, 満上育久 (広島市大)，スマートグラスを用いた人物認識ウェアラブルシステム\nI11-27：中嶋一斗\, 倉爪亮 (九大)，確率的欠損表現を用いたLiDARデータの生成モデリング\nI11-28：木村充志\, 岡部孝弘 (九工大)，マイクロミラーアレイを用いたBRDFの効率的な計測\nI11-29：久徳遙矢\, 秋田時彦 (豊田工大)，高解像度ミリ波レーダによる反射強度マップを用いた画像マッチングに基づく自車位置推定に関する基礎検討\nI11-30：谷本樹希\, マカン (中京大)\, 久徳遙矢 (豊田工大)\, 道満恵介\, 目加田慶人 (中京大)，LiDARと単眼カメラの統合利用による色情報付き高解像3次元地図構築手法の検討\nI11-31：Hanwei Zhang\, Hideaki Uchiyama (Kyushu Univ.)\, Shintaro Ono (Univ. of Tokyo)\, Hiroshi Kawasaki (Kyushu Univ.)，Monocular Visual Odometry for Dynamic Environments using Deep Depth Estimation with Clustering Techniques\nI11-32：財満誠\, 劉星 (東北大)\, 菅沼雅徳 (理研AIP\, 東北大)\, 岡谷貴之 (東北大\, 理研AIP)，NeRFによる新規視点画像生成における形状推定精度の影響\nI11-33：城彰彦\, 浦西友樹\, オーロスキジェーソン\, 塚越優治 (阪大)，RGB画像と熱画像を併用した透明物体の三次元形状復元\nI11-34：Hanbin Wang\, Genki Nagamatsu\, Takafumi Iwaguchi (Kyushu Univ.)\, Naoki Shirakura\, Jun Takamatsu (NAIST)\, Hiroshi Kawasaki (Kyushu Univ.)，Multi line-lasers ROV for underwater dense 3D shape reconstruction using marker based calibration by DNN\nI11-35：栗原尭大 (東北大)\, 菅沼雅徳 (東北大\, 理研)\, 劉星 (東北大)\, 岡谷貴之 (東北大\, 理研)，単眼深度推定における事前学習の効果の分析\nI11-36：伊東聖矢\, Byeongjun Ju\, 金子直史\, 鷲見和彦 (青学大)，強化学習による視点に依存しない物体の3次元再構成\nI11-37：吉田雄作\, 岡部孝弘 (九工大)，フリッカに基づく鏡面反射を伴う固有画像分解\nI11-38：泉渕礼於\, 大倉史生\, 松下康之 (阪大)，ガラス・鏡環境におけるRGB-D SLAMのためのセンサフュージョンによる深度マップ補完\nI11-39：酒井修二\, 渡邉隆史 (凸版印刷)，面構造のためのMVSと線構造のためのMVSの組み合わせによる多視点3次元復元
DTEND:20210728T080000Z
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SUMMARY:インタラクティブ1-1
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DTEND:20210730T093000Z
DTSTART:20210730T084500Z
SUMMARY:クロージング
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DESCRIPTION:V1-1：Ryuhei Hamaguchi (AIST)\, Yasutaka Furukawa (Simon Fraser Univ.)\, Masaki Onishi\, Ken Sakurada (AIST)，CVPR2021: Heterogeneous Grid Convolution for Adaptive\, Efficient\, and Controllable Computation\nV1-2：Yoshiki Fukao\, Ryo Kawahara\, Shohei Nobuhara\, Ko Nishino (Kyoto Univ.)，CVPR2021: Polarimetric Normal Stereo\nV1-3：Tomoki Ichikawa (Kyoto Univ.)\, Matthew Purri (Rutgers Univ.)\, Ryo Kawahara\, Shohei Nobuhara (Kyoto Univ.)\, Kristin Dana (Rutgers Univ.)\, Ko Nishino (Kyoto Univ.)，CVPR2021: Shape From Sky: Polarimetric Normal Recovery Under the Sky\nV1-4：Naoya Takahashi\, Yuki Mitsufuji (Sony Group Corporation)，CVPR2021: Densely Connected Multi-Dilated Convolutional Networks for Dense Prediction Tasks
DTEND:20210729T062500Z
DTSTART:20210729T054500Z
SUMMARY:口頭発表（招待1）
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DESCRIPTION:NVIDIAの最新 AI 研究とSDK群のご紹介
DTEND:20210728T043000Z
DTSTART:20210728T033000Z
SUMMARY:ランチウェビナー
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DESCRIPTION:T2：小山裕己（産総研），コンピュテーショナルデザイン：数理最適化に基づくデザイン支援研究
DTEND:20210727T073000Z
DTSTART:20210727T060000Z
SUMMARY:チュートリアル2
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DESCRIPTION:女性研究者のキャリアパス
DTEND:20210729T000000Z
DTSTART:20210728T230000Z
SUMMARY:ダイバーシティ企画
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DESCRIPTION:V3-1：Takuma Yagi\, Takumi Nishiyasu (Univ. of Tokyo)\, Kunimasa Kawasaki (Fujitsu Ltd.)\, Moe Matsuki (Softbank Corp.)\, Yoichi Sato (Univ. of Tokyo)，IUI2021: GO-Finder: A Registration-Free Wearable System for Assisting Users in Finding Lost Objects via Hand-Held Object Discovery\nV3-2：Ryo Yonetani\, Tatsunori Taniai\, Mohammadamin Barekatain\, Mai Nishimura (OMRON SINIC X)\, Asako Kanezaki (Tokyo Institute of Technology)，ICML2021: Path Planning using Neural A* Search\nV3-3：Ryota Hinami\, Shonosuke Ishiwatari (Mantra Inc.)\, Kazuhiko Yasuda\, Yusuke Matsui (Univ. of Tokyo)，AAAI2021: Towards Fully Automated Manga Translation
DTEND:20210730T050000Z
DTSTART:20210730T043000Z
SUMMARY:口頭発表（招待3）
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DESCRIPTION:V2-1：Masato Tamura\, Hiroki Ohashi\, Tomoaki Yoshinaga (Hitachi\, Ltd.)，CVPR2021: QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection With Image-Wide Contextual Information\nV2-2：Towaki Takikawa (NVIDIA\, Univ. of Toronto\, Vector Institute)\, Joey Litalien (NVIDIA\, McGill Univ.)\, Kangxue Yin\, Karsten Kreis\, Charles Loop (NVIDIA)\, Derek Nowrouzezahrai (McGill Univ.)\, Alec Jacobson (Univ. of Toronto)\, Morgan McGuire (NVIDIA\, McGill Univ.)\, Sanja Fidler (NVIDIA\, Univ. of Toronto\, Vector Institute)，CVPR2021: Neural Geometric Level of Detail: Real-Time Rendering With Implicit 3D Shapes\nV2-3：Takumi Kobayashi (AIST)，CVPR2021: T-vMF Similarity for Regularizing Intra-Class Feature Distribution\nV2-4：Takuhiro Kaneko (Univ. of Tokyo)\, Tatsuya Harada (Univ. of Tokyo\, RIKEN)，CVPR2021: Blur\, Noise\, and Compression Robust Generative Adversarial Networks\nV2-5：Kohei Yamamoto (OKI)，CVPR2021: Learnable Companding Quantization for Accurate Low-Bit Neural Networks\nV2-6：Tsuyoshi Takatani\, Yuzuha Ito\, Ayaka Ebisu (Univ. of Tsukuba)\, Yinqiang Zheng (Univ. of Tokyo)\, Takahito Aoto (Univ. of Tsukuba)，CVPR2021: Event-Based Bispectral Photometry Using Temporally Modulated Illumination
DTEND:20210730T031500Z
DTSTART:20210730T021500Z
SUMMARY:口頭発表（招待2）
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