堀川航太郎さん（理工学研究科電気電子工学専攻博士前期課程1年、堀田研究室）

令和8年度 電子情報通信学会パターン認識･メディア理解（PRMU）研究会　卒業論文セッション　最優秀賞

周波数分析に基づく汎用特徴量アップサンプラーモデルの提案

本研究では、OpenAI社のCLIPやMeta社のDINOに代表される視覚基盤モデルの特徴量を、対象モデルごとの再学習を必要とせず、任意の解像度へアップサンプリングする手法を提案しました。特に、セグメンテーションなど高解像度な特徴表現を必要とする下流タスクへの応用を想定し、複数の視覚基盤モデルに対して汎用的に適用可能である点を特徴としています。

実験では、特徴量アップサンプリングの最先端手法であるAnyUp（ICLR 2026）を上回る性能を示し、本手法の有効性を確認しました。