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Toshihiko Yamasaki
全分野 · 掲載済みの全期間（2001–2026年）
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対象会議のFull paperを全分野・掲載済み全期間でまとめています。1996～2025年の追加分には、氏名の一致・表記の正規化等に基づき同一人物と推定した対応を含みます。本人確認済みの対応や出版時所属の確認とは区別しています。表示する大学は著者ページの識別用で、過去論文の出版時所属や現在所属を示しません。追加分は大学ランキングやEdition別の件数に含みません。保存済みの1996～2025年の対象資料から確認できた範囲を追加しており、全業績の網羅を保証するものではありません。
著者ページの大学: 東京大学 · Top conference papers: 34
分野別内訳
分野別の本数はcross-listにより重なる場合があります。合計本数は同一論文を1本に数えます。
年別内訳
- 2026年 9
- 2025年 1
- 2024年 7
- 2023年 1
- 2022年 3
- 2021年 2
- 2020年 1
- 2019年 2
- 2018年 4
- 2017年 1
- 2016年 1
- 2015年 1
- 2001年 1
論文一覧（新しい年順）
- Difficulty Controlled Diffusion Model for Synthesizing Effective Training Data
- Continual Distillation of Teachers from Different Domains
- Mirai: Autoregressive Visual Generation Needs Foresight
- Unified Vector Floorplan Generation via Markup Representation
- 360CityArena: A Realistic Virtual Urban Navigation Benchmark for Embodied Agents
- FillGS: Filling Observation Gaps in 4D Gaussian Splatting via Viewpoint-Time Selection and Generative Refinement
- Synesthesia via Direct Latent Augmentation: Bypassing the Decode-Encode Loop for Cross-Modal Distillation
- Adversarially Pretrained Transformers May Be Universally Robust In-Context Learners
- Training-Free Determination of Network Width via Neural Tangent Kernel
- CE-FAM: Concept-Based Explanation via Fusion of Activation Maps
- Face2Diffusion for Fast and Editable Face Personalization
- Improving Plasticity in Online Continual Learning via Collaborative Learning
- SCOMatch: Alleviating Overtrusting in Open-set Semi-supervised Learning
- Theoretical Understanding of Learning from Adversarial Perturbations
- Rethinking Momentum Knowledge Distillation in Online Continual Learning
- Dealing with Synthetic Data Contamination in Online Continual Learning
- Wide Two-Layer Networks can Learn from Adversarial Perturbations
- Adversarial Training from Mean Field Perspective
- Detecting Deepfakes With Self-Blended Images
- Learning Where To Learn in Cross-View Self-Supervised Learning
- Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling
- Very Important Person Localization in Unconstrained Conditions: A New Benchmark
- Location Predicts You: Location Prediction via Bi-direction Speculation and Dual-level Association
- Unpaired Image Enhancement Featuring Reinforcement-Learning-Controlled Image Editing Software
著者ページの大学: 東京大学
- Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing
著者ページの大学: 東京大学
- Object-Aware Instance Labeling for Weakly Supervised Object Detection
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Cross-Domain Weakly-Supervised Object Detection Through Progressive Domain Adaptation
著者ページの大学: 東京大学
- Fast and Robust Estimation for Unit-Norm Constrained Linear Fitting Problems
著者ページの大学: 東京大学
- Joint Optimization Framework for Learning With Noisy Labels
著者ページの大学: 東京大学
- Local and Global Optimization Techniques in Graph-Based Clustering
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）
- Residual Expansion Algorithm: Fast and Effective Optimization for Nonconvex Least Squares Problems
著者ページの大学: 東京大学
- Uncalibrated Photometric Stereo by Stepwise Optimization Using Principal Components of Isotropic BRDFs
著者ページの大学: 東京大学
- PQTable: Fast Exact Asymmetric Distance Neighbor Search for Product Quantization Using Hash Tables
著者ページの大学: 東京大学
- Analog Soft-Pattern-Matching Classifier using Floating-Gate MOS Technology
著者の全期間ページへの追加分（出版時所属は示していません）