片岡 裕雄　写真

片岡 裕雄, Ph.D.

上級主任研究員, AIST, Japan.

プロフィール

自己紹介

1. 産業技術総合研究所 上級主任研究員 / 2. オックスフォード大学 Visual Geometry Group (VGG) 学術訪問員 / 3. 慶應義塾大学 訪問准教授 / 4. 東京電機大学 客員准教授 / 5. SB Intuitions 研究アドバイザ / 6. cvpaper.challenge 主宰 / 7. LIMIT.Lab 主宰．

 

時空間モデルのベースラインである3D ResNetを提案し5年間のCVPRで最も引用された上位0.5%の論文として掲載．実画像を用いない画像認識AIの事前学習法である数式ドリブン教師あり学習 （Formula-Driven Supervised Learning; FDSL）を提案して2020年 ACCV 2020 Best Paper Honorable Mention Award受賞．その他，2011/2020年ViEW小田原賞，2014年藤原賞（慶應義塾大学理工学研究科 首席相当），2016年ECCV Workshop Brave New Idea，2019/2022年度産総研論文賞，BMVC 2023 Best Industry Paper Finalist，ICCV 2023, CVPR 2024, ICCV 2025 LIMIT Workshop Primary Organizer，CVPR 2024/2025 Area Chair，2025年よりTPAMI Associate Editor．研究はMIT Technology Reviewや日経ロボティクスなどのメディアにて掲載．

  • 現職

    オックスフォード大学 Visual Geometry Group（Oxford VGG）訪問研究員
    (2024年9月 - )

  • 最終学歴

    慶應義塾大学大学院 理工学研究科 博士（工学）
    (2011年4月 - 2014年3月)

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新着情報

  • 2025年7月17日

    Google Zurich / ETH Zurich のトークスライドを公開しました [Link]

  • 2025年6月9日

    仮想国際連携拠点 LIMIT.Lab [Link] を結成, 「限定資源下におけるマルチモーダルAIモデル」の構築を目的としています.

  • 2025年3月6日

    FDSL事前学習を応用した微化石識別の研究がScientific Reports [Link] に採択され、産総研からプレス発表されました [Link].

  • 2024年12月21日

    Audio FDSL論文がICASSP 2025に採択されました

  • 2024年9月28日

    2本の論文（Weakly Supervised Segmentation, Real-world Super Resolution）がACCV 2024に採択されました

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プロジェクト

主な論文

  • Selected Papers Top-Rank

    Hirokatsu Kataoka, Ryo Hayamizu, Ryosuke Yamada, Kodai Nakashima, Sora Takashima, Xinyu Zhang, Edgar Josafat Martinez-Noriega, Nakamasa Inoue, Rio Yokota, “Replacing Labeled Real-Image Datasets with Auto-Generated Contours”, IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022.(Acceptance rate: 25.3%; 1st place in Computer Vision at Google Scholar Metrics)

  • Selected Papers Top-Rank

    Ryosuke Yamada*, Hirokatsu Kataoka*, Naoya Chiba, Yukiyasu Domae Tetsuya Ogata, “Point Cloud Pre-training with Natural 3D Structures”, IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2022.(Acceptance rate: 25.3%; 1st place in Computer Vision at Google Scholar Metrics; * indicates equal contribution)

  • Selected Papers Top-Rank

    Hirokatsu Kataoka, Kazushige Okayasu, Asato Matsumoto, Eisuke Yamagata, Ryosuke Yamada, Nakamasa Inoue, Akio Nakamura, Yutaka Satoh, “Pre-training without Natural Images”, International Journal of Computer Vision (IJCV), 2022. (IF: 7.410)

  • Selected Papers Top-Rank

    Kodai Nakashima, Hirokatsu Kataoka, Asato Matsumoto, Kenji Iwata, Nakamasa Inoue, Yutaka Satoh, “Can Vision Transformers Learn without Natural Images?,” AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022.

  • Selected Papers Top-Rank

    Hirokatsu Kataoka, Kazushige Okayasu, Asato Matsumoto, Eisuke Yamagata, Ryosuke Yamada, Nakamasa Inoue, Akio Nakamura, Yutaka Satoh, “Pre-training without Natural Images”, Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2020. (Best Paper Honorable Mention Award; Oral Presentation; 3 Strong Accepts)

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研究チーム

合計21 名

RA（博士課程 ）

RA（修士課程）

Intern

Alumni

所属