12/18(月)に第7回学生ゼミが開催されました．
M2の片山くんとB4の坂番さんが研究進捗を発表しました．
片山くんは，「物理モデルに基づく深層学習による交通状態推定」と題して，サンプルデータと実データである長尺データを用いた検証について発表しました．実データを見て，Fundamental Diagram推定の難しさを感じました．PINN（Physics-informed Neural Network）モデルの構成からデータの前処理まで幅広く議論しました．
坂番さんは，「拡散モデルを用いた衛星画像の時間的高解像度化」と題して，動画像補間で用いられている拡散モデルが衛星画像への適用可能性について発表しました．拡散モデルが難しそうですか，高精度な生成結果を期待します．
OBの木村さんと稲福さんにオンラインで参加していただき，ドイツ留学中の小林くんも録画を見てコメントしていただき，にぎやかでした．
今回は今学期最後の学生ゼミです．最終審査に向けて頑張りましょう！
The 7th student seminar was held on December 18 (Mon.). Mr. Katayama (M2) and Ms. Sakaban (B4) presented their research progress.
Mr. Katayama presented his research entitled “Traffic State Estimation Through Physical-Based Deep Learning Models” (temporary translation), using sample data and real data (long data). Looking at the real data, we could feel the difficulty of estimating the fundamental diagram. We discussed a wide range of topics from the structure of his proposed PINN (Physics-informed Neural Network) model to the details of data preprocessing.
Ms. Sakaban presented “Temporal Resolution Enhancement of Satellite Images Through Diffusion Model” (temporary translation). She elaborated on the applicability of diffusion models used in video interpolation to satellite images. The diffusion model seems difficult to understand, but we are looking forward to the high accuracy performance.
We were very happy to have Mr. Kimura and Mr. Inafuku, alumni of our lab, join us online, and Mr. Kobayashi, currently studying abroad in Germany, watch the recording and comment on it.
This is the last student seminar of this semester. Let’s do our best for the final defense!
投稿者｜邱（Qiu）