研究者詳細 - 小杉　哲

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コスギ　サトシ

小杉　哲

KOSUGI SATOSHI

所属

総合研究院未来産業技術研究所助教

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研究分野

情報通信 / 知覚情報処理 / コンピュータビジョン

学歴

東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士（情報理工学）

2020年4月 - 2023年3月

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東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻修士（電子情報学）

2018年4月 - 2020年3月

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東京大学工学部電子情報工学科

2014年4月 - 2018年3月

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経歴

東京工業大学科学技術創成研究院助教

2023年4月 - 現在

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国名：日本国

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独立行政法人日本学術振興会特別研究員(DC2)

2021年4月 - 2023年3月

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論文

Leveraging the Powerful Attention of a Pre-Trained Diffusion Model for Exemplar-Based Image Colorization 査読国際誌

Satoshi Kosugi

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025年10月

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担当区分：筆頭著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TCSVT.2025.3573401

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DiLM: Distilling Dataset into Language Model for Text-level Dataset Distillation 査読

Aru Maekawa, Satoshi Kosugi, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura

自然言語処理 32 ( 1 ) 252 - 282 2025年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.5715/jnlp.32.252

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Revisiting Dynamic Graph Clustering via Matrix Factorization. 査読

Dongyuan Li, Satoshi Kosugi, Ying Zhang, Manabu Okumura, Feng Xia, Renhe Jiang

The Web Conference 1342 - 1352 2025年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1145/3696410.3714646

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/www/www2025.html#LiK0OXJ25
Live Football Commentary System Providing Background Information. 査読

Yuichiro Mori, Chikara Tanaka, Aru Maekawa, Satoshi Kosugi, Tatsuya Ishigaki, Kotaro Funakoshi, Hiroya Takamura, Manabu Okumura

ACL 2025 System Demonstration Track 394 - 404 2025年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.18653/v1/2025.acl-demo.38

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その他リンク： https://dblp.org/db/conf/acl/acl2025-3.html#MoriTMKIFTO25
LPLS: A Selection Strategy Based on Pseudo-Labeling Status for Semi-Supervised Active Learning in Text Classification 査読

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

Proceedings of the 38th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation 346 - 353 2024年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Enhancing Image Clustering with Captions 査読

Yuanyuan Cai, Satoshi Kosugi, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura

Proceedings of the 38th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation 246 - 255 2024年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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Personalized Image Enhancement Featuring Masked Style Modeling 査読国際誌

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024年1月

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担当区分：筆頭著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TCSVT.2023.3285765

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Prompt-Guided Image-Adaptive Neural Implicit Lookup Tables for Interpretable Image Enhancement. 査読

Satoshi Kosugi

Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia 6463 - 6471 2024年

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担当区分：筆頭著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

DOI： 10.1145/3664647.3680743

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/mm/2024
Active Learning for Abstractive Text Summarization via LLM-Determined Curriculum and Certainty Gain Maximization. 査読

Dongyuan Li, Ying Zhang, Zhen Wang, Shiyin Tan, Satoshi Kosugi, Manabu Okumura

Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024 8959 - 8971 2024年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Association for Computational Linguistics

DOI： 10.18653/v1/2024.findings-emnlp.523

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/emnlp/2024f
DiLM: Distilling Dataset into Language Model for Text-level Dataset Distillation. 査読

Aru Maekawa, Satoshi Kosugi, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura

Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL 2024 3138 - 3153 2024年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Association for Computational Linguistics

DOI： 10.18653/v1/2024.findings-naacl.199

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/naacl/naacl2024f.html#MaekawaKFO24
Crowd-Powered Photo Enhancement Featuring an Active Learning Based Local Filter

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TCSVT.2023.3233989

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Content-aware Personalized Image Enhancement

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

映像情報メディア学会技術報告= ITE technical report 47 ( 6 ) 325 - 330 2023年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：映像情報メディア学会

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Unpaired Learning for Noise-free, Scale Invariant, and Interpretable Image Enhancement

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. 119 ( 422 ) 311 - 316 2020年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：IEICE

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Object-aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection (Special Topic: Image Processing Technologies based on AI)

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

日本画像学会誌= Journal of the Imaging Society of Japan 59 ( 6 ) 585 - 590 2020年

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：日本画像学会

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Unpaired Image Enhancement Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software.

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki

The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI) 11296 - 11303 2020年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：AAAI Press

DOI： 10.1609/aaai.v34i07.6790

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/aaai/aaai2020.html#KosugiY20
Self-Play Reinforcement Learning for Fast Image Retargeting.

Nobukatsu Kajiura, Satoshi Kosugi, Xueting Wang, Toshihiko Yamasaki

MM '20: The 28th ACM International Conference on Multimedia 1755 - 1763 2020年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

DOI： 10.1145/3394171.3413857

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mm/mm2020.html#KajiuraKWY20
Object-Aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki, Kiyoharu Aizawa

CoRR abs/1908.03792 2019年8月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Weakly supervised object detection (WSOD), where a detector is trained with
only image-level annotations, is attracting more and more attention. As a
method to obtain a well-performing detector, the detector and the instance
labels are updated iteratively. In this study, for more efficient iterative
updating, we focus on the instance labeling problem, a problem of which label
should be annotated to each region based on the last localization result.
Instead of simply labeling the top-scoring region and its highly overlapping
regions as positive and others as negative, we propose more effective instance
labeling methods as follows. First, to solve the problem that regions covering
only some parts of the object tend to be labeled as positive, we find regions
covering the whole object focusing on the context classification loss. Second,
considering the situation where the other objects contained in the image can be
labeled as negative, we impose a spatial restriction on regions labeled as
negative. Using these instance labeling methods, we train the detector on the
PASCAL VOC 2007 and 2012 and obtain significantly improved results compared
with other state-of-the-art approaches.

arXiv

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr1908.html#abs-1908-03792
Object-Aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection.

Satoshi Kosugi, Toshihiko Yamasaki, Kiyoharu Aizawa

2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision(ICCV) 6063 - 6071 2019年

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

DOI： 10.1109/ICCV.2019.00616

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iccv/iccv2019.html#KosugiYA19

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講演・口頭発表等

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招待

小杉哲

2023年情報科学技術フォーラム(FIT) 2023年8月

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Object-Aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection 招待

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年10月

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Unpaired Image Enhancement Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software 招待

Satoshi Kosugi

第23回画像の認識・理解シンポジウム MIRU2020 2020年8月

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受賞

第267回研究発表会優秀研究賞

2026年3月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年12月 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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受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞

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IE賞

2024年6月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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受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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委員特別賞

2024年3月言語処理学会第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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受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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丹羽保次郎記念論文賞

2024年1月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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受賞区分：出版社・新聞社・財団等の賞

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サイバーエージェント賞

2023年8月 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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受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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研究科長賞

2020年3月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年8月第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年8月第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年6月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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共同研究・競争的資金等の研究課題

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

研究課題/領域番号：26K21305 2026年4月 - 2029年3月

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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配分額：4550000円（直接経費：3500000円、間接経費：1050000円）

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視覚的説明が可能な対話的画像生成手法

2024年 - 2026年

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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担当区分：研究代表者

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

研究課題/領域番号：23K19997 2023年8月 - 2025年3月

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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配分額：2860000円（直接経費：2200000円、間接経費：660000円）

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

研究課題/領域番号：21J11093 2021年4月 - 2023年3月

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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配分額：1500000円（直接経費：1500000円）

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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