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藤森 和泉
徳島大学
2026年10月6日更新
- 職名
- 特任助教
- 電話
- 088-656-7498
- 電子メール
- fujimori.izumi【＠】tokushima-u.ac.jp
- 学歴
- 研究者総覧に該当データはありませんでした。
- 学位
- 修士 / 修士(工学) (2025年9月)
- 職歴・経歴
- 2025/10: 徳島大学 特任助教, 大学院社会産業理工学研究部
- 専門分野・研究分野
- コンピュータビジョン (Computer Vision)
2026年10月6日更新
- 専門分野・研究分野
- コンピュータビジョン (Computer Vision)
- 担当経験のある授業科目
- 理工学概論 (共通教育)
知能情報システム特別輪講 (大学院) - 指導経験
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2026年10月6日更新
- 専門分野・研究分野
- コンピュータビジョン (Computer Vision)
- 研究テーマ
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- 著書
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- 論文
- 藤森 和泉, 大野 将樹, 獅々堀 正幹 :
弱教師あり領域分割のためのAttention Mapの背景ノイズ抑制,
情報処理学会論文誌, 66, 6, 977-987, 2025年.- (要約)
- 画像レベルのクラスラベルのみを用いる弱教師あり領域分割(Weakly-Supervised Semantic Segmentation: WSSS)において，CNNに基づくクラス活性化マップ(Class Activation Map: CAM)はオブジェクトの識別の容易な局所的な領域を活性化するという問題がある．一方，Transformerに基づくCAMは大域的領域を活性化するが，背景領域にノイズが混入するという問題がある．本研究ではConformerに基づくWSSSの既存手法のTransCAMにattention map由来の背景ノイズが混入するという予備実験の結果に基づき，attention mapの背景ノイズの軽減に取り組む．この問題点に対処するために，本論文はCAMとattention mapにより作成されるTransCAMを画像分類のための損失関数に入力して学習することで，背景ノイズを軽減する手法を提案する．提案手法はattention mapの背景ノイズが減少し，疑似ラベルの精度が向上する．実験により，提案手法はPascal Visual Object Classes検証データでmIoU(%)が70.5%(1.2pt向上)，テストデータで71.1%(1.5pt向上)，Microsoft Common Objects in Contextデータで45.9%(0.2pt向上)と，既存手法に比べ領域分割精度が向上することを確認し，本手法の有効性を実証した．
- (キーワード)
- 領域分割 / 弱教師あり学習 / 弱教師あり領域分割 / 深層学習
- (徳島大学機関リポジトリ)
- ● Metadata: 2013570
- (出版サイトへのリンク)
- ● Publication site (DOI): 10.20729/0002002609
- (文献検索サイトへのリンク)
- ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390586035071787008
- ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.20729/0002002609
(徳島大学機関リポジトリ: 2013570, DOI: 10.20729/0002002609, CiNii: 1390586035071787008) Izumi Fujimori, Masaki Oono and Masami Shishibori :
BAO: Background-aware activation map optimization for weakly supervised semantic segmentation without background threshold,
Journal of Visual Communication and Image Representation, 107, 2025.- (キーワード)
- Class activation map / Deep learning / Semantic segmentation / Weakly supervised learning
- (出版サイトへのリンク)
- ● Publication site (DOI): 10.1016/j.jvcir.2025.104404
- (文献検索サイトへのリンク)
- ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85216929207
(DOI: 10.1016/j.jvcir.2025.104404, Elsevier: Scopus) - MISC
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- 総説・解説
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- 講演・発表
- Izumi Fujimori, Masaki Oono and Masami Shishibori :
Evaluating Pseudo Labels Using Pseudo Labels for Weakly-supervised Semantic Segmentation,
The 12th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2025 (ICISIP2025), Sep. 2025. 藤森 和泉, 大野 将樹, 獅々堀 正幹 :
弱教師あり領域分割のための高品質な疑似ラベルの選択,
第24回情報科学技術フォーラム講演論文集(FIT2025), 2025年9月. 藤森 和泉, 大野 将樹, 獅々堀 正幹 :
背景閾値を用いない弱教師あり領域分割のための背景Activation Mapの最適化,
第23回情報科学技術フォーラム講演論文集(FIT2024), 2024年9月. 藤森 和泉, 大野 将樹, 獅々堀 正幹 :
弱教師あり領域分割のためのAttention Mapの背景ノイズ抑制,
情報処理学会研究報告, 2024-CVIM-236, 31, 1-7, 2024年1月.
- 研究会・報告書
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- 特許
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- 作品
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- 補助金・競争的資金
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- その他
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2026年10月6日更新
- 専門分野・研究分野
- コンピュータビジョン (Computer Vision)
- 所属学会・所属協会
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- 委員歴・役員歴
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- 受賞
- 2024年1月, 情報処理学会CVIM研究会奨励賞 (情報処理学会)
2024年9月, 第23回情報科学技術フォーラムFIT2024ヤングリサーチャー賞 (情報処理学会)
2026年2月, 康楽賞 (公益財団法人 康楽会) - 活動
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更新
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Ｊグローバル
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- 受賞
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- Misc
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- 講演・口頭発表等
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更新
- 研究者番号
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- 所属（現在）
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- 所属（過去の研究課題
情報に基づく）*注記 - KAKEN APIで取得できませんでした。
- 審査区分/研究分野
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- キーワード
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研究課題
研究成果
共同研究者
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