B3ポスター発表(夏)が終了しました

ロボット設計製作論実習4(B3)」のポスター発表が終了しました.学部3年生前期における,研究配属後からの約3か月の成果発表です.藤井研では,学生は本講義に対して自身で課題を設定しています.それぞれが興味のあるテーマに関して先行事例を調査し,基礎的な理論やプログラミング技術を学ぶことで研究の基礎を習得します.日々のゼミでは進捗と今後の予定を報告することで,自身でスケジュールを管理し,必要に応じて相談する能力を養ってもらいます.

今年度は世間の流行の通り,機械学習に興味を持った学生が多かったようです.世の中で公開されているCNNなどのライブラリを用いれば何でもお手軽に実現できると考えていた学生の皆さんも,精度を出すためにはネットワークの設計やデータセットの準備を適切に行う必要があるということを実感したかと思います.

短期間での取り組みでしたが,それぞれが何らかの成果をポスターとして発表できたことは非常に良かったと思います.後期からは,卒業研究に向けて専門的なテーマに取り組みます.

取り組んだテーマは以下の通りです.

取り組んだテーマ一覧

担当学生発表題目
浅野 祐稀自動棋譜生成のためのCNNを用いた将棋駒の自動判別
飯田 勇太朗欠損領域の大きい画像における画像修復の精度の向上
石崎 拓哉エネルギー最小化原理による画像の修正
植竹 明花画像中からの物体検出に関する理論の学習と透明体の検出への応用
加藤 景CNNを用いた数独の盤面認識と自動解答ARシステム
川又 健太可視光の照射によるステレオビジョンを用いた透明板の三次元計測
金 喜正ステレオカメラによる三次元復元に関する理論の学習と視差マップ実装
駒澤 晃次郎畳み込みニューラルネットワークの理論の学習と車種判別への応用
小谷野 広平畳み込みニューラルネットワークを用いた木目背面からの麻雀牌識別
齊藤 省吾教育のための画像認識を用いたサイコロの出目の自動認識
菅原 岬カスケード分類器とCNNを用いた白黒漫画のカラー化
畠山 佑太色情報を用いたk-meansクラスタリングによるステレオ計測におけるノイズ除去