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ハナノナ ストーリー hananona story

旧古河バラコレ Old Furukawa Garden Rose Collection

神代バラコレ Jindai Rose Collection

Action class relation detection and classification across multiple video datasets (Pattern Recognition Letters) Action class relation detection and classification across multiple video datasets (Pattern Recognition Letters)

生物多様性ビッグデータに基づいたネイチャーの可視化：その現状と展望 (計量生物学) Biodiversity big data and prospects of nature visualization

AIコンペティション「ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ!」の表彰式・成果報告会を開催しました We held award ceremony for the AI competition "Visualize Blue Carbon Dynamics!"

AIコンペ「ブルーカーボン・ダイナミクスを可視化せよ！」成果報告会を人工知能学会全国大会にて開催 Awards ceremony for Visualize Blue Carbon Dynamics in Okinawa

CVPR2023に論文が採択 Paper was accepted at CVPR 2023

Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform Learning Decorrelated Representations Efficiently Using Fast Fourier Transform

校歌のための歌詞作成支援システムの開発 A Lyrics Creation Support System for School Songs

サーモン陸上養殖をより効率化する画像認識技術に関する研究開発 AI for land-based salmon farming

MetaVD Visualizerを公開しました MetaVD Visualizer is released

MetaVD Visualizer: 動作ラベルの関係付けを行ったメタ動画データセットの可視化 MetaVD Visualizer: a visualization tool of a meta video dataset that gives relationships between action labels

2022年度人工知能学会全国大会で企画セッション「生物多様性ビッグデータに基づいた生態系デジタルツイン構築に向けて」を開催します We will hold a proposed session at JSAI2022

動作認識データセット横断の動作ラベル間関係データセット「MetaVD」を公開しました A meta dataset that annotates relationships between action labels across action recognition datasets, MetaVD, is published

MetaVD: A Meta Video Dataset for enhancing human action recognition datasets MetaVD: A Meta Video Dataset for enhancing human action recognition datasets

Predicting How CNN Training Time Changes on Various Mini-Batch Sizes by Considering Convolution Algorithms and Non-GPU Time Predicting How CNN Training Time Changes on Various Mini-Batch Sizes by Considering Convolution Algorithms and Non-GPU Time

動作認識AIの効率的応用開発手法 Efficient Development Method for Action Recognition AI

Impact of Changes in the Mini-batch Size on CNN Training Epoch Time Impact of Changes in the Mini-batch Size on CNN Training Epoch Time

Video Caption Dataset for Describing Human Actions in Japanese Video Caption Dataset for Describing Human Actions in Japanese

STAIR Actions caption dataset: A Large Scale Japanese Caption Dataset for Video STAIR Actions caption dataset: A Large Scale Japanese Caption Dataset for Video

STAIR Actions キャプションデータセットを公開しました "STAIR Actions captions dataset", publicly released!

「千葉県中小企業家同友会習志野支部 10月例会」で重藤主任研究員が講演しました Dr. Yutaro Shigeto gave a lecture on AI

CEATEC JAPAN 2018 に出展しました We showed our demo at CEATEC Japan 2018 Exhibition

大規模日常動作認識データセット「STAIR Actions」公開！ A large-scale video dataset of everyday human actions, "STAIR Actions", is out!

STAIR Captions Demo: キャプション生成と画像検索 STAIR Captions Demos: Japanese caption generation and caption-image retrieval

STAIR Lab・PERC主催コンペティション「メテオサーチチャレンジ」開催！ Meteor Search Challenge hosted by STAIR and PERC

DIGITAL CONTENT EXPO 2017にハナノナを出展しました hananona presented at DIGITAL CONTENT EXPO 2017

【終了】第13回ステアラボ人工知能セミナー 小宮山純平先生「多腕バンディット問題：定式化と応用」 The 13th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Junpei Komiyama, "Multi-armed Bandit Problem: Formulation and Application"

リッジ回帰によるk近傍分類の性能改善 (IBISML) Ridge Regression for Improving the Accuracy of k-Nearest Neighbor Classification

第13回ステアラボ人工知能セミナーの動画を公開しました! The video of the 13th STAIR Lab AI Seminar is now available!

【終了】第12回ステアラボ人工知能セミナー 山口光太先生「Computer Vision meets Fashion」 The 12th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Kota Yamaguchi, "Computer Vision Meets Fashion"

【終了】第11回ステアラボ人工知能セミナー 重藤優太郎 主任研究員「高次元データにおけるハブの出現」 The 11th STAIR AI Seminar: Dr. Yutaro Shigeto, "Hubness Phenomenon in High Dimensional Data"

きめ細かな動作の認識 Fine-grained Action Recognition

【終了】第10回ステアラボ人工知能セミナー 林克彦先生「知識グラフの埋め込みとその応用」 The 10th STAIR Lab AI Seminar: Dr. Katsuhiko Hayashi, "Knowledge Graph Embedding and Its Application"

ICLR 2017 の Best paper 読みました Paper review: Best paper awards @ ICLR 2017

PAKDD 2017 に参加しました PAKDD2017 report

A Fast and Easy Regression Technique for k-NN Classification Without Using Negative Pairs (PAKDD2017) A Fast and Easy Regression Technique for k-NN Classification Without Using Negative Pairs (PAKDD2017)

STAIR Captions: 大規模日本語画像キャプションデータセット (NLP2017) STAIR Captions: a Large-Scale Japanese Image Caption Dataset (NLP2017)

STAIR Captions: Constructing a Large-Scale Japanese Image Caption Dataset (ACL2017 Short) Constructing Large-Scale Japanese Image Caption Dataset (ACL2017 Short)

STAIR Captions : A Large-Scale Japanese Image Caption Dataset STAIR Captions : A Large-Scale Japanese Image Caption Dataset

日本語画像キャプションデータセット「STAIR Captions」公開 STAIR Captions: a new large-scale Japanese image caption dataset