埼玉大学 · 理工学研究科 · 助教

研究キーワードimage demosaicking・bit-depth expansion・Swin Transformer・novel view synthesis・channel attention

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• Enhanced Swin Transformer with Residual Channel Attention for Bit-Depth Expansion2025 · Proceedings of the 2025 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2025), 2025年02月,
• Reproducing the Appearance of Metallic Materials by Capturing Long-Range Dependencies using Image-to-Image Translation Network with Vision Transformer K. Kojima; T. Iriyama; T. Komuro Proceedings of the 42nd Computer Graphics International (CGI 2025), 2025年07月, ［査読有り］ 英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）2025
• Demosaicking via Swin Transformer with Multi-Scale Channel Attention2025 · Proceedings of the 2025 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2025), 2025年02月,
• Reproducing the Appearance of Metallic Materials by Capturing Long-Range Dependencies using Image-to-Image Translation Network with Vision Transformer2025 · Proceedings of the 42nd Computer Graphics International (CGI 2025), 2025年07月,

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