本研究室に所属するM2のLiさん、長谷川の研究が学術論文として32nd International Conference on Neural Information Processing（ICONIP2025）に採択されました。いずれもPosterセッションにて発表します。詳細は以下の通りです。

1. Wenmin Li and Shunsuke Sakai and Tatsuhito Hasegawa, "Contrastive Learning-Enhanced Trajectory Matching for Small-Scale Dataset Distillation", 32nd International Conference on Neural Information Processing, 2025, ArXiv

2. Tatsuhito Hasegawa and Shunsuke Sakai, "Personalization of Human Activity Recognition with Cross-Conditioned Diffusion Models", 32nd International Conference on Neural Information Processing, 2025.

以下、論文の概要になります。

1件目のLiさんの研究は、大規模なデータセットをより小規模なデータセットに圧縮するデータセット蒸留についての研究です。従来の最先端手法が極めて小規模なデータセットへの圧縮に失敗する点に着目し、対照学習を導入することで一貫した性能改善を実験的に確かめました。

2件目の長谷川の研究は、センサデータによる行動認識における拡散モデルによる訓練データ生成に取り組んでいます。既存研究では、同一人物グループ内での訓練データ生成に限られていたのに対して、異なる人物、行動ペアに対する訓練データの生成がうまくいくかを検証しました。条件付けの工夫によって、ベースラインや既存研究と比較して高い分類性能を達成しました。