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kawa-lab(川本・計良研究室)
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研究计算机视觉、机器学习和深度学习的研究室。

About关于研究室
理解图像和视频的AI研究。
川本・
该研究室致力于两方面:以人
同时也在推进用于机器人控制的强化学习的鲁棒性研究,
该研究室隶属于工学部 信息工学方向、
术语说明
- 计算机视觉
- 让计算机从摄像头拍摄的图像和视频中读取所拍摄的物体和动作的技术领域
- 深度学习
- 利用多层堆叠的神经网络,
从大量数据中自动学习特征的机器学习方法 - 强化学习
- 根据通过试错获得的奖励,
学习如何选择能取得良好结果的行动的机器学习方法
News研究室公告
论文被NeurIPS 2026录用
论文在《Applied Intelligence》期刊上发表
论文已在arXiv上
公开 学生在MIRU2026上获得学生鼓励奖・观众奖
博士课程学生的论文已在arXiv上
公开
Research研究课题
该研究室研究计算机视觉、
※示意图可解释AI
深度学习模型做出判断的依据往往是黑箱。
※示意图通过模型的加减来迁移知识
研究将已训练模型中的知识提取为参数差分,
※示意图面向控制的鲁棒强化学习
在用于足式机器人等控制的强化学习中,
※示意图行为识别
这是从视频和骨架数据中理解人类行为的研究。
Members教师
川本・
- 教授川本 一彦
- 副教授計良 宥志
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生,
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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岸本研究室信息・数据科学学部 信息・数据科学学科专攻密码理论、
久保尋之研究室信息・数据科学学部 信息・数据科学学科构建连接计算机与人的新型视觉信息技术,本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图,
- 顶部图片:《Artificial Intelligence (AI) and Robotics exhibition at the Heinz Nixdorf MuseumsForum》 Sergei Magel/HNF/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 可解释AI:《PDC server room》 Esquilo/CC BY-SA 3.0(裁剪)
- 通过模型的加减来迁移知识:《Simplified neural network example》 Mikael Häggström, M.D. Author info - Reusing images- Conflicts of interest: None Mikael Häggström, M.D./CC0(裁剪)
- 面向控制的鲁棒强化学习:《Anymal-robot-inspection-power-grid》 Cvoellmy/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 行为识别:《Pole with surveillance camera and kill switch》 Syced/CC0(裁剪)
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