Updated on 2026/04/28

写真a

 
KOSUGI SATOSHI
 
Organization
Institute of Integrated Research Laboratory for Future Interdisciplinary Research of Science and Technology Assistant Professor
Title
Assistant Professor
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Research Areas

  • Informatics / Perceptual information processing  / Computer Vision

Education

  • The University of Tokyo   The Graduate School of Information Science and Technology   Department of Information and Communication Engineering

    2020.4 - 2023.3

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  • The University of Tokyo   The Graduate School of Information Science and Technology   Department of Information and Communication Engineering

    2018.4 - 2020.3

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  • The University of Tokyo   The Faculty of Engineering   Department of Information and Communication Engineering

    2014.4 - 2018.3

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Research History

  • Tokyo Institute of Technology   Institute of Innovative Research   Assistant Professor

    2023.4

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    Country：Japan

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  • Japan Society for the Promotion of Science

    2021.4 - 2023.3

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Papers

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Presentations

  • 能動学習に基づく局所フィルターを用いたクラウドソーシングによる写真品質向上 Invited

    小杉 哲

    2023年 情報科学技術フォーラム(FIT)  2023.8 

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  • Object-Aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection Invited

    Satoshi Kosugi

    電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会  2019.10 

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  • Unpaired Image Enhancement Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software Invited

    Satoshi Kosugi

    第23回 画像の認識・理解シンポジウム MIRU2020  2020.8 

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Awards

  • 第267回研究発表会 優秀研究賞

    2026.3   自然言語処理研究会 (NL研)   大規模言語モデルにおけるプロンプト知識カットオフ性能の検証

    浅井慶朗, 岸本裕, 小尾賢生, 小杉哲, 船越孝太郎, 奥村学

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  • PACLIC 38 Best Paper Award

    2024.12   LPLS: A Selection Strategy Based on Pseudo-Labeling Status for Semi-Supervised Active Learning in Text Classification

    Chun-Fang Chuang, Dongyuan Li, Satoshi Kosugi, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura

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    Award type：Award from international society, conference, symposium, etc. 

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  • IE賞

    2024.6   電子情報通信学会 画像工学研究会   Image Enhancement Adaptable to Recognition Model Characteristics

    Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

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    Award type：Award from Japanese society, conference, symposium, etc. 

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  • 委員特別賞

    2024.3   言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024)   サッカー実況中継を付加的情報の提供という側面から見る

    森雄一郎, 前川在, 小杉哲, 船越孝太郎, 高村大也, 奥村学

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    Award type：Award from Japanese society, conference, symposium, etc. 

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  • 丹羽保次郎記念論文賞

    2024.1   学校法人東京電機大学学術振興基金   Crowd-Powered Photo Enhancement Featuring an Active Learning Based Local Filter

    Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

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    Award type：Award from publisher, newspaper, foundation, etc. 

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  • サイバーエージェント賞

    2023.8   NLP若手の会 (YANS) 第18回シンポジウム (2023)   知識の提供という側面から見たスポーツ実況中継の分析

    森雄一郎, 前川在, 小杉哲, 船越孝太郎, 高村大也, 奥村学

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    Award type：Award from Japanese society, conference, symposium, etc. 

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  • 研究科長賞

    2020.3   東京大学大学院情報理工学系研究科  

    小杉 哲

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  • MIRU学生奨励賞

    2019.8   第22回 画像の認識・理解シンポジウム MIRU2019  

    Satoshi Kosugi

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  • MIRU学生奨励賞

    2018.8   第21回 画像の認識・理解シンポジウム MIRU2018  

    小杉 哲

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  • 優秀研究発表賞

    2018.6   一般社団法人 情報処理学会 コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究会   深層学習による顔魅力度評価を用いた化粧自動最適化

    小杉 哲, 山崎 俊彦, 相澤 清晴, 菅原 徹

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Research Projects

  • 視覚言語モデルを用いたマルチモーダルな情報提示における画像の有効性評価

    Grant number：26K21305  2026.4 - 2029.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    小杉 哲

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    Grant amount：\4550000 （ Direct Cost: \3500000 、 Indirect Cost：\1050000 ）

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  • 視覚的説明が可能な対話的画像生成手法

    2024 - 2026

    科学技術振興機構  戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 ACT-X 

    小杉 哲

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    Authorship：Principal investigator 

    本研究では視覚情報を用いて複雑な概念や情報を可視化したものである「視覚的説明」を自動生成する手法の実現を目指します。視覚的説明が生成可能な画像生成モデルと対話的な視覚的説明生成のための言語モデルを組み合わせることでユーザーの理解や要求に応じたカスタマイズ可能な視覚的説明を提供します。教育や医療、ビジネスなど様々な場面における人と人との情報伝達に革新をもたらすと期待できます。

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    J-GLOBAL

  • 画像認識モデルの特性に適応可能な劣化画像補正手法

    Grant number：23K19997  2023.8 - 2025.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  研究活動スタート支援

    小杉 哲

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    Grant amount：\2860000 （ Direct Cost: \2200000 、 Indirect Cost：\660000 ）

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  • 単一深層特徴量生成による高速なVisual Attribute Transfer

    Grant number：21J11093  2021.4 - 2023.3

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

    小杉 哲

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    Grant amount：\1500000 （ Direct Cost: \1500000 ）

    本研究ではVisual Attribute Transferという，スタイル画像とコンテンツ画像が見た目的には異なるものの意味的には似ている画像であることを前提とした上で意味的な対応を取りながらスタイルを転写するタスクに取り組んでいる．2021年度はスタイル画像1枚だけを用いて変換器を学習させ，高速なVisual Attribute Transferを実現する手法を提案した．2022年度はこの手法を発展させ，コンテンツを考慮した画像品質向上の個人適応に取り組んだ．
    画像品質向上の個人適応は数十枚の個人の好み画像をもとに，その個人の好みに即した画像品質向上結果を生成する課題である．既存研究では個人の好み画像から単一のスタイルベクトルを算出し，全ての入力画像に対して同じスタイルベクトルを適用していた．これに対して本研究では個人の好みは画像のコンテンツに依存するという事実に着目し，コンテンツを考慮した個人適応を実現するためにmasked language modelingという言語モデルを応用した手法を提案した．好みの画像からスタイル埋め込みとコンテンツ埋め込みを抽出し，未知の入力画像のコンテンツ埋め込みに適したスタイル埋め込みをTransformerを用いて予測する．実際のユーザーの好み画像を用いて提案モデルを訓練するために，画像投稿SNSからユーザーが投稿した写真を収集してデータセットを作成した．提案手法を用いて実験を行ったところ，コンテンツを考慮した個人適応が実現できており，コンテンツを考慮していなかった既存手法よりもより好みに即した結果を生成できていることがわかった．

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