• 魅力ある都市空間へ向けて

About

We aim to apply spatial information engineering to infrastructure planning, which includes city planning and traffic engineering.

Our research topics are always related to saptio-temporal data, as integration of diverse data from diverse sensors, integration of simulation and data, and inference of structure from data.

Our mission is to assist regional planning and urban regeneration through spatial information engineering.

News

研究室ゼミ(B4)を行いました

7/28(木)に、研究室ゼミを行い、B4の小林と村上が研究の進捗について報告しました。   私は単眼カメラによる構造物のモニタリングと題して、動く構造物の3次元復元に関する研究背景およびフレームワークを発表しました。研究室の先輩方や先生からの、自分の知らない概念や方法に関する質問には苦戦しましたが、新たな知見を得ることができました。 村上君は光学衛星画像とSAR画像をうまく組み合わせることにより、SAR画像のみからでも迅速な変化検出を行うという研究を発表しました。 中間発表は9月ということで、それに向けて今回の発表をさらにより良いものにしていきたいです! 投稿者 | 小林

研究室ゼミ(M2とD2)を行いました

7/27(水)に、研究室ゼミを行い、M2の河内・木村とD2の邱が研究の進捗について報告しました。 私は発表内容の流れや説明すべきことについて、先生に指摘いただきました。学生から様々な質問をいただき、課題の特徴や今後の発展を整理して説明できるようになったと思います。 木村はガウス過程についてわかりやすく説明し、河内は3D地図更新の背景から提案手法をきちんと整理して発表しました。 今後も引き続き努力してまいります! 投稿者 | 邱

第10回学生ゼミが行われました

7月13日(水)に第10回学生ゼミを行いました。 今回は河内さんから『深層学習』第12章「生成モデル」についての発表がありました。 変分オートエンコーダーを本では省略されていた部分も含めて丁寧に説明されており、今学期の講義で学んだ内容に対する理解をより一層深めることができました。 夏学期の学生ゼミはこれにて終了となります。 皆さん、お疲れ様でした! 投稿者 | 片山

第9回学生ゼミが行われました

7月6日(水)に第9回学生ゼミが行われ、『深層学習』第7章の内容について木村・邱が発表しました。 邱からは注意機構とその応用であるTransformerについての紹介があり、注意機構の解釈や辞書学習との対比について議論しました。木村からはグラフニューラルネットワークの系譜についての紹介があり、Spectral Graph CNNからChebNet、その近似モデルとしてのGCNの解釈や、グラフの同型性について議論しました。 来週は河内が生成モデルの発表を担当します。 投稿者 | 河内

第8回学生ゼミが行われました

6/29(水)に第8回学生ゼミを行いました。今回は事前課題として今までの本ゼミで学習したことを踏まえ全員がCNNあるいはRNN(LSTM及びGRU)を実装し、発表しました。 CNNグループではCIFAR-10を対象に各々が素朴なモデルからデータ増強や正則化、転移学習(Fine-tuning等)といった様々な手法を試し、精度がどう向上するのかを実験しました。 RNNグループでは株価予測課題に対し、1つのモデルを基準として各ハイパーパラメータを調整した際に学習はどう変化するのかを検証しました。 それぞれのチームが課題を解く中で学んできた事の整理や実際に実装上どのような効果があるのかについての理解が深められたかと思います。 次回は邱さんが注意機構とトランスフォーマーについて、木村がグラフニューラルネットワークについて発表を行う予定です。 投稿者|木村