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<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<title>高瀬 俊希 - Syunki Takase</title>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<meta name="description" content="Webpage of Syunki Takase">
<link rel="stylesheet" href="./css/style.css">
<script type="text/javascript" src="./js/openclose.js"></script>
</head>
<body>
<div id="container">
<header>
<h1 id="home">高瀬 俊希</a></h1>
</header>
<br/>
<img1><a href="https://twitter.com/Tacase_ML"><img src="./images/X.png" width="20" hspace="6"></a></img1>
<img2><a href="https://github.com/SyunkiTakase"><img src="./images/Github.png" width="20" hspace="6"></a></img2>
<img3><a href="https://qiita.com/syunki_tacase"><img src="./images/Qiita.png" width="20" hspace="6"></a></img3>
<section id="new">
<h2 id="newinfo_hdr" class="close">About Me</h2>
<dl id="newinfo">
<p>
<dme>
中部大学 工学研究科 ロボット理工学専攻 博士前期課程 山内研究室:<a href="https://cumil.org/">機械知能研究室 (Machine Intelligence Laboratory：MI Lab)</a>を卒業しました．
学生時代は，エッジコンピューティングのための圧縮・復元画像認識に関する研究と深層学習を用いたDeepfakeの検出の高精度化に関する研究に取り組んでいました．
現在は，自動車メーカーでAI開発に取組んでいます．
</dme>
</p>
</dl>
</section>
<section id="new">
<h2 id="newinfo_hdr" class="close">Academic Activities</h2>
<dl id="newinfo">
<dt>Journal</dt><br/>
<ul style="list-style: circle;">
<li><u>高瀬 俊希</u>，山内 悠嗣:
“自己教師あり学習を導入したWavelet Vision TransformerによるDeepfake検出の高精度化,"
精密工学会誌, 2025年 91巻 2号 p.156-162.
[<a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe/91/2/91_156/_pdf/-char/ja">Paper</a>]
[<a href="https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe/91/2/91_156/_article/-char/ja">Webpage</a>]
</li>
</ul>
<dt>National Conferences & Workshops</dt><br/>
<ul style="list-style: circle;">
<li><u>高瀬 俊希</u>，山内 悠嗣:
“自己教師あり学習を導入したWavelet Vision TransformerによるDeepfake検出の高精度化,"
ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW, Poster), 2023.
[<a href="https://drive.google.com/file/d/1F9TjK8p4bNGFmEJDfS35M5IIwSfkDPV1/view?usp=sharing">Paper</a>]
[<a href="https://syunkitakase.github.io/ContrastiveDeepfakedetectionPages/">Webpage</a>]
[<a href="https://drive.google.com/file/d/15J8lXJcVyAN2odnBFou1FQP3JIDbz9_i/view?usp=sharing">Poster</a>]
</li>
<li><u>高瀬 俊希</u>，戸谷 響，西片 智広，山内 悠嗣:
“エッジコンピューティングのための圧縮画像認識,"
ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW, Poster), 2022.
[<a href="https://drive.google.com/file/d/1BF7IK8PyHSGDw0pWBS6RM5j-PV9_3M5f/view?usp=sharing">Paper</a>]
[<a href="https://syunkitakase.github.io/CompressRecognitionPages/">Webpage</a>]
[<a href="https://drive.google.com/file/d/1927WZ-1swSNPiiJjHCFHvKFY8dYl6Yix/view?usp=sharing">Poster</a>]
</li>
</ul>
<dt>Books</dt><br/>
<ul style="list-style: circle;">
<li><u>高瀬 俊希</u>，戸谷 響，西片 智広，山内 悠嗣:
“エッジコンピューティングのための圧縮復元画像認識,"
日本興業出版 画像ラボ, 2023, 6月号.
[<a href="https://www.nikko-pb.co.jp/products/detail.php?product_id=5541">Webpage</a>]
</li>
</ul>
</dl>
</section>
<section id="new">
<h2 id="newinfo_hdr" class="close">Career & Activities</h2>
<dl id="newinfo">
<p>
<br/>
<ed1>2022/4 ~ 2024/3</ed1> 中部大学大学院 工学研究科 ロボット理工学専攻 博士前期課程 卒業
<br/>
<ed1>2018/4 ~ 2022/3</ed1> 中部大学 工学部 ロボット理工学科 卒業
</p>
</dl>
</section>
<section id="new">
<h2 id="newinfo_hdr" class="close">Skills & Expertise</h2>
<dl id="newinfo">
<p>
<ed1>Platforms</ed1> Linux, Windows
<br/>
<ed1>Programming</ed1> C, C++, Robot Operating System (ROS), Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch
<br/>
<ed1>Other skills</ed1> LaTeX
</p>
</dl>
</section>
<section id="new">
<h2 id="newinfo_hdr" class="close">Sample Code</h2>
<dl id="newinfo">
<p>
<ed1>CNN Classification</ed1> Convolutional Neural Network (CNN) による画像分類のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/CNN_Classification_Sample">Code</a>
<br/>
<ed1>ViT Classification</ed1> Vision Transformer (ViT) による画像分類のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/ViT_Classification_Sample">Code</a>
<br/>
<ed1>Metric Learning</ed1> Metric Learningを導入したResNetによる画像分類のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/Metric_Learning_Sample">Code</a>
<br/>
<ed1>Deepfake Detection</ed1> Deepfake検出のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/DeepfakeDetection_Sample">Code</a>
</p>
</dl>
</section>
</div>
<script type="text/javascript">
if (OCwindowWidth() <= 600) {
open_close("newinfo_hdr", "newinfo");
}
</script>
</body>
</html>
<!-- <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Takase Syunki</title>
<style>
body {
margin: 0; /* ページのマージンをゼロに設定 */
padding: 0; /* ページのパディングをゼロに設定 */
}
header {
background-color: #333; /* ヘッダーの背景色を指定 */
color: white; /* ヘッダーテキストの色を指定 */
padding: 10px; /* ヘッダーの内側の余白を指定 */
text-align: center; /* テキストを中央揃えにする */
}
#thumbnail {
width: 100%; /* サムネイルの幅を100%に設定 */
height: 50%; /* アスペクト比を維持して自動的に高さを調整 */
display: block; /* ブロック要素として表示 */
}
section {
margin-left: 1cm; /* 左端から6cmのスペースを空ける */
}
</style>
</head>
<body>
<header>
<h1>Takase Syunki</h1>
</header>
<img id="thumbnail" src="pic/cover.png" alt="サムネイル画像">
<section>
<h2>About</h2>
<ul>
<li> NAME </li>
<ul>
<li> 高瀬 俊希 </li>
</ul>
<li> Research Content </li>
<ul>
<li>
学生時代は，エッジコンピューティングのための圧縮画像認識に関する研究と深層学習を用いたDeepfakeの検出の高精度化に関する研究に取り組んでいました．
</li>
<li> Topics </li>
<ul>
<li> 画像の圧縮(Image Compression) </li>
<li> 畳み込みニューラルネットワーク(CNN：Convolutional Neural Network) </li>
<li> Deepfake検出(Deepfake Detection) </li>
<li> Vision Transformer(ViT) </li>
<li> 自己教師あり学習(SSL：Self-Supervised Learning) </li>
<li> 計量学習(Metric Learning) </li>
<li> アテンション(Attention) </li>
</ul>
</ul>
<li> QUALIFICATIONS / SPECIAL SKILLS </li>
<ul>
<li> 一般社団法人日本ディープラーニング協会 G検定(2022年03月) </li>
</ul>
<li> FOLLOW / LINKs </li>
<ul>
<li> X：<a href="https://twitter.com/Tacase_ML">LINK</a> </li>
</ul>
<ul>
<li> Github：<a href="https://github.com/SyunkiTakase">LINK</a> </li>
</ul>
<ul>
<li> Qiita：<a href="https://qiita.com/syunki_tacase">LINK</a> </li>
</ul>
</ul>
</section>
<section>
<h2>Education</h2>
<p>
<strong><font size="4"> 修士 </font></strong><br>
大学：中部大学大学院 <br>
研究科：工学研究科 <br>
専攻：ロボット理工学専攻 <br>
指導教員：山内 悠嗣 <br>
研究室：<a href="https://cumil.org/">機械知能研究室(山内研究室)</a> <br>
年度：2022-2024 <br>
</p>
<p>
<strong><font size="4"> 学士 </font></strong> <br>
大学：中部大学 <br>
学部：工学部 <br>
学科：ロボット理工学科 <br>
指導教員：山内 悠嗣 <br>
研究室：<a href="https://cumil.org/">機械知能研究室(山内研究室)</a> <br>
年度：2018-2022 <br>
</p>
</section>
<section>
<h2>Publications</h2>
<p>
<strong> <font size="4"> 自己教師あり学習を導入したWavelet Vision TransformerによるDeepfake検出の高精度化 </font></strong> <br>
高瀬 俊希，山内 悠嗣<br>
<em>ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2023. </em> <br>
[<a href="https://drive.google.com/file/d/1F9TjK8p4bNGFmEJDfS35M5IIwSfkDPV1/view?usp=sharing">Paper</a>]
[<a href="https://syunkitakase.github.io/ContrastiveDeepfakedetectionPages/">Webpage</a>]
[<a href="https://drive.google.com/file/d/15J8lXJcVyAN2odnBFou1FQP3JIDbz9_i/view?usp=sharing">Poster</a>]
</p>
<p>
<strong> <font size="4"> エッジコンピューティングのための圧縮復元画像認識 </font></strong> <br>
高瀬 俊希，戸谷 響，西片 智広，山内 悠嗣<br>
<em>日本興業出版 画像ラボ, 2023, 6月号. </em> <br>
[<a href="https://www.nikko-pb.co.jp/products/detail.php?product_id=5541">Webpage</a>]
</p>
<p>
<strong> <font size="4"> エッジコンピューティングのための圧縮画像認識 </font></strong> <br>
高瀬 俊希，戸谷 響，西片 智広，山内 悠嗣<br>
<em>ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2022. </em> <br>
[<a href="https://drive.google.com/file/d/1BF7IK8PyHSGDw0pWBS6RM5j-PV9_3M5f/view?usp=sharing">Paper</a>]
[<a href="https://syunkitakase.github.io/CompressRecognitionPages/">Webpage</a>]
[<a href="https://drive.google.com/file/d/1927WZ-1swSNPiiJjHCFHvKFY8dYl6Yix/view?usp=sharing">Poster</a>]
</p>
</section>
<section>
<h2>Sample Code</h2>
<p>
<strong><font size="4"> CNN Classification </font></strong><br>
Convolutional Neural Network(CNN)による画像分類のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/CNN_Classification_Sample">Code</a> <br>
</p>
<p>
<strong><font size="4"> ViT Classification </font></strong><br>
Vision Transformer(ViT)による画像分類のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/ViT_Classification_Sample">Code</a> <br>
</p>
<p>
<strong><font size="4"> Metric Learning </font></strong><br>
Metric Learningを導入したResNetによる画像分類のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/Metric_Learning_Sample">Code</a> <br>
</p>
<p>
<strong><font size="4"> Deepfake Detection </font></strong><br>
Deepfake検出のサンプルコード：<a href="https://github.com/SyunkiTakase/DeepfakeDetection_Sample">Code</a> <br>
</p>
</section>
</body>
</html> -->