卒論・修論テーマ
2025年度
修士論文
- Advantage-Weighted Skill Learning from Unlabeled Offline Data（教師なしオフラインデータを用いたアドバンテージ重み付きスキル抽出手法に関する研究）
- 力学情報に基づく人間モーション予測のためのマルチモーダルデータセット構築
- エージェント・アンサンブルを用いた大規模並列強化学習における方策群の多様性制御に関する研究
- クロスエンボディメント・オフライン強化学習に関する研究
- 日本語シーンテキスト認識のための実環境画像データセットの構築
- Unsupervised Data-Collection with Controllability-Guided Exploration for Manipulation Task（マニピュレーションタスクのための制御可能性に基づく教師なしデータ収集）
- 人間の行動映像を用いたロボット制御向け視覚事前学習
- スパイキング拡散モデルによる効率的な系列生成に関する研究
- Enhancing Small Object Detection in Complex Environments（複雑な環境における小物体検出の改善）
- 衝突動画像を活用した弾性体の物理的性質獲得
- Visual-Conditioned Generative Source Separation with Diffusion Models
卒業論文
- カメラ・姿勢情報を考慮した脚本文からの漫画ネーム生成
- テキストを用いた三次元物体の部分動作生成に関する研究
- 時系列性を考慮した心臓CT用視覚言語モデルに関する研究
- マルチエージェント強化学習における分散実行型方策獲得に関する研究
- 低資源言語における異書記体系間翻字に関する研究
2024年度
修士論文
- Few Shot View Synthesis of Neural Radiance Field With Monocular Depth Distillation（単眼深度推定を用いたナーフの少数ショットビュー合成に関する研究）
- スパースな気象データの再構成に関する研究
- 事前学習済み拡散モデルを用いたカメラ姿勢推定に関する研究
- スパイキングニューラルネットワークを利用したマルチモーダルモデルに関する研究
- 擬似ラベル付けによる未知クラスデータの生成と分類に関する研究
- Transformerモデルの分散計算における通信量圧縮に関する研究
- Sparse Encoder-free Vision-Language Models（スパースな視覚符号化器なし視覚言語モデルに関する研究）
卒業論文
- Few-shot Imitation Learning by Sequence-aware Trajectory Retrieval（系列情報を考慮した軌道獲得に基づく少数サンプル模倣学習）
- 高品質な日本語マルチモーダルデータセットのスケーラブルな構築手法に関する研究
- 拡散モデルを利用した視覚情報からの関節物体再構成に関する研究
- 音響特徴を利用した日本人のうつ病検出に関する研究
- 4足歩行ロボットによる不整地歩行のための多様な歩行スキルの学習
2023年度
修士論文
- ヘテロジニアス環境における分散強化学習の高速化に関する研究
- 画像からの不適合抽出と解決による識別的ユーモアキャプションの生成に関する研究
- フレーズの繰り返し構造を制御可能な自動作曲に関する研究
- クロスプラットフォーム環境における分散強化学習に関する研究
- 動作模倣に基づく人体動作生成に関する研究
- 系列間の相互作用を考慮した多変量時系列予測に関する研究
- 病理画像の染色のドメインを考慮した敵対的学習に関する研究
卒業論文
- 高次元タスク空間におけるカリキュラム強化学習に関する研究
- 誘導間の関係性を考慮した心電図の異常検知に関する研究
- 再構成誤差に基づく頭部CT画像の異常検知に関する研究
- インタラクションを考慮した テキストからの 3D シーンと人間のモーション生成
- スティッチング層を用いた転移学習の効率化に関する研究
2022年度
修士論文
- 大域的動作を考慮した動画像からの三次元人物動作予測
- 動作継続時間を編集可能な自然文からの人の動作生成に関する研究
- グループ化された自己注意機構による Transformer モデルのメモリ効率化に関する研究
- 肉眼型分類を対象とした胃癌患者の内視鏡画像解析に関する研究
- ラベル割合を用いた統計的多クラス分類
- 勾配情報に基づくタスク類似度を考慮したマルチタスク学習に関する研究
- 連合学習における敵対的学習を用いたドメイン一般化に関する研究
- 制御可能な三次元グラフィクスモデルとNeRFの実現
卒業論文
- ヘテロジニアスな環境を想定したロバストな分散深層学習
- 漫画のシーン理解のためのマルチモーダル情報を用いたキャラクター同定
- 気象データの時空間超解像に関する研究
- ユーモアの自動カテゴリ分類と制御可能な生成に関する研究
- 大規模な知識グラフを用いたゼロショット画像認識に関する研究
- 順序構造を含んだ文章と画像の質問応答に関する研究
- 既知クラスとの類似度による未知クラスの表現と検知に関する研究
2021年度
修士論文
- 血管造影三次元 CT からの冠状動脈経路自動検出に関する研究
- 動的特徴量と静的特徴量の分離に基づく音楽情報の表現学習に関する研究
- スタイル変換度を調整可能な文章のスタイル変換に関する研究
- Fully Spiking Variational Autoencoder
- 多視点画像からの陰関数表現を用いた逆レンダリングに関する研究
- 判別的埋め込み表現学習によるクラス不均衡データの分類に関する研究
- 3D-aware Reinforcement Learning for Practical Sim-to-Real in Visual Navigation 視覚情報を用いたナビゲーションをシミュレーションから実世界に適応するための三次元情報を考慮した強化学習
- 深層学習における勾配降下法のモデル化に関する研究
- Unsupervised Style Modeling for Text to Speech Synthesis
- 画像分類における詳細属性の重要度可視化に関する研究
- 定曲率空間の拡張としての混合曲率多様体の理論構築とその深層学習への応用に関する研究
卒業論文
- 大域的構造を制御可能な自動作曲
- 表面モーションからの3Dモデルの骨格推定に関する研究
- 分散学習のための学習済みモデルの統合に関する研究
- 自己教師あり学習によるくも膜下出血識別に関する研究
- 予測移動性能の不確かさを考慮した多様な移動ロボット機構の探索
- 階層的な順序共変性を考慮した時系列予測
- Learning to evaluate humor in image macro memes based on the incongruity theory (不適合理論に基づくミームの面白さの評価モデルに関する研究)
2020年度
修士論文
- 最適化計算過程の効率的な微分に基づくend-to-end 深層学習を⽤いたデータ拡張の探索
- 潜在変数の階層的分解に基づく未来予測動画像生成器の効率的な学習手法に関する研究
- 離散的潜在空間を利用した内視鏡画像の異常領域検知
- Attribute Controllable Transformation of Symbolic-Domain Music via Adversarial Training 敵対的学習による属性制御可能な楽譜ドメイン音楽の変換
- Estimation of Mechanistic Relationships from Videos Based on Self-Supervised Learning (自己教師あり学習に基づく動画像からの力学的関係性の推定)
- テキストクエリと動画像セグメントの多対多関係を考慮した動画像セグメント検索に関する研究
- 不完備パネルデータに対する系列間依存構造を考慮した自己回帰モデリングに関する研究
- 左右非対称性を考慮した頭蓋内出血識別に関する研究
- 少数の異常データと敵対的生成を利用した異常検出の学習手法に関する研究
- 異なるドメインの情報を活用した複数インスタンス学習手法に関する研究
- 単眼画像からのリアルタイム 3 次元形状推定のための陰関数のメッシュ抽出高速化に関する研究
- 候補モデルのアンサンブルを用いた教師なしドメイン適応のモデル選択法に関する研究
- 合成画像を用いたデータ拡張手法による内視鏡画像からの異常領域検出に関する研究
卒業論文
- 混合画像を用いたPU分類に関する研究
- 複数動作を記述した自然文からの人物の状態変化推定に関する研究
- 胸部X線画像における所見文中の位置情報を考慮した弱教師あり病変検出に関する研究
- 系列表現による微分方程式の同定に関する研究
- Graph Interaction for Automated Diagnosis of Thoracic Disease using X-ray images (X線画像を利用した胸部疾患の自動診断のためのグラフ相互作用に関する研究)
- 複数人を対象としたRGB動画像による３次元動作予測に関する研究
- カプセル内視鏡における領域提案ネットワークを用いた弱教師付き病変検出に関する研究
- 報酬の予測誤差に基づく強化学習エージェントの行動説明に関する研究