Bio:
I was a Master Student in the Graduate School of Informatics and Engineering at The University of Electro-Communications. I was with the Yanai Lab under the supervision of Prof. Keiji Yanai. My research interests are in the fields of computer vision and machine learning, with a focus on Deep Learning and Mobile Implementation(Especially, iOS) and GAN(Generative Adversarial Network).

Main Research Interests:
Deep Learning for Mobile, Generative Adversarial Networks(GANs), Food
(e.g. Real-Time Image Recognition, Neural Style Transfer, Generative Model)

Sub Research Interests:
Information Visualization and Data Mining, Intellectual Property, Education on Mathematics and Physics

Publications(15 International Conferences):
・Keisuke Kiritoshi, Ryosuke Tanno and Tomonori Izumitani; L1-Norm Gradient Penalty for Noise Reduction of Attribution Maps, Proc. of IEEE CVPR Workshop on Explainable AI, poster, Long Beach, USA (2019/06).
・Takumi Ege, Yoshikazu Ando, Ryosuke Tanno, Wataru Shimoda and Keiji Yanai: Image-Based Estimation of Real Food Size for Accurate Food Calorie Estimation, Proc. of IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR), oral, San Jose, USA (2019/03).
・Shu Naritomi, Ryosuke Tanno, Takumi Ege and Keiji Yanai: FoodChangeLens: CNN-based Food Transformation on HoloLens, Proc. of International Workshop on Interface and Experience Design with AI for VR/AR (DAIVAR), demo, Taichung, Taiwan (2018/12).
・Yuki Izumi, Daichi Horita, Ryosuke Tanno and Keiji Yanai: Real-Time Image Classification and Transformation Apps on iOS by “Chainer2MPSNNGraph”, Proc. of NIPS WS on Machine Learning on the Phone and other Consumer Devices (MLPCD), demo, Motreal, Canada (2018/12).
・Ryosuke Tanno, Takumi Ege and Keiji Yanai: AR DeepCalorieCam V2: Food Calorie Estimation with CNN and AR-based Actual Size Estimation, ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST), demo, Tokyo, Japan (2018/11).
・Ryosuke Tanno, Daichi Horita, Wataru Shimoda and Keiji Yanai: Magical Rice Bowl: Real-time Food Category Changer, Proc. of ACM Multimedia (ACM MM), demo, Seoul, Korea (2018/10).
・Daichi Horita, Ryosuke Tanno, Wataru Shimoda and Keiji Yanai: Food Category Transfer with Conditional Cycle GAN and a Large-scale Food Image Dataset, Proc. of International Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management (MADiMa), oral, Stockholm, Sweden (2018/07).
・Ryosuke Tanno and Keiji Yanai: AR DeepCalorieCam: An iOS App for Food Calorie Estimation with Augmented Reality, Proc. of the International Multimedia Modeling Conference (MMM), poster, Bangkok, Thailand (2018/02).
・Ryosuke Tanno, Takumi Ege and Keiji yanai: DeepCalorieCam: An iOS App for Dish Detection and Calorie Estimation, Proc. of ICIAP International Workshops on Multimedia Assisted Dietary Management (MADiMa), demo, Catania, Italy (2017/09).
・Keiji Yanai and Ryosuke Tanno: Conditional Fast Style Transfer Network, Proc. of ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), poster, Bucharest, Romania (2017/06).
・Ryosuke Tanno and Keiji Yanai: DeepStyleCam:DeepStyleCam: A Real-time Style Transfer App on iOS, Proc. of International Conference on Multimedia Modelling (MMM), demo, Reykjavik, Iceland (2017/01). (Best Demonstration Award)
・Ryosuke Tanno and Keiji Yanai: Caffe2C: A Framework for Easy Implementation of CNN-based Mobile Applications, International Workshop On Mobile Ubiquitous Systems, Infrastructures, Communications, And AppLications (MUSICAL 2016), oral, Hiroshima, Japan (2016/11).
・Ryosuke Tanno, Wataru Shimoda and Keiji Yanai: DeepXCam: Very Fast CNN-based Mobile Applications: Multiple Style Transfer and Object Recognition, Proc. of the European Conference on Computer Vision (ECCV), demo, Amsterdam, Netherlands (2016/10).
・Ryosuke Tanno, Koichi Okamoto and Keiji Yanai: DeepFoodCam: A DCNN-based Real-time Mobile Food Recognition System, Proc. of ACM MM Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management (MADiMa), demo, Amsterdam, Netherlands (2016/10).
・Keiji Yanai, Ryosuke Tanno and Koichi Okamoto: Efficient Mobile Implementation of A CNN-based Object Recognition System, Proc. of ACM Multimedia (ACM MM), poster, Amsterdam, Netherlands (2016/10).

Publications(21 Domestic Conferences):
・丹野良介, 浅野秀平, 柴田哲希, 岡本 昌也, 大畑百合, 坂本晴人, 淺沼雅行, 川村晃一郎: 深層学習による複数の人物照合技術とスマートロックを組合せたキーレスソリューションの提案, 人工知能学会全国大会(JSAI), ポスター, 熊本市, 熊本県(Change online due to COVID-19), (2020/06).
・造酒裕貴, 切通恵介, 丹野良介, 内藤理大, 小川通公, 小澤暖, 伊藤浩二: 時系列データ分析支援ツールNode-AIによる時系列分析の効率化と製造業の実課題への適用, 人工知能学会全国大会(JSAI), 口頭, 熊本市, 熊本県(Change online due to COVID-19), (2020/06).
・丹野良介, 小澤暖, 伊藤浩二: 危険運転シーン抽出のためのマルチモーダル深層学習技術, 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 口頭・ポスター, 佐世保市, 長崎県, (2019/03).
・丹野良介, 小澤暖, 伊藤浩二: ドライブレコーダーデータを対象としたマルチモーダル深層学習, 第104回オーディオビジュアル複合情報処理研究発表会(AVM), 口頭, 那覇市, 沖縄県, (2019/02).
・丹野良介, 會下拓実, Jaehyeong Cho, 柳井啓司: AR技術とモバイル深層学習を活用した 食事カロリー量推定, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), ポスター, 札幌市, 北海道,(2018/08).
・堀田大地, 丹野良介, 下田和, 柳井啓司: Web画像マイニングを用いた Conditional Cycle GANによる食事画像カテゴリ変換, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), ポスター, 札幌市, 北海道,(2018/08).
・泉裕貴, 堀田大地, 丹野良介, 柳井啓司: Chainer2MPSGraph:高速深層学習 モバイルアプリ作成のためのモデルコンバータ, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), デモ, 札幌市, 北海道,(2018/08).
・堀田大地, 成冨志優, 丹野良介, 下田和, 柳井啓司: 大量のTwitter画像を用いたConditional Cycle GANによる食事写真カテゴリ変換, 人工知能学会全国大会(JSAI), ポスター, 鹿児島市, 鹿児島県,(2018/06).
・丹野 良介, 會下拓実, 柳井 啓司: AR DeepCalorieCam: AR表示型食事カロリー量推定システム, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 口頭・ポスター, あわら市, 福井県, (2018/03). (優秀インタラクティブ賞)
・成冨志優, 堀田大地, 丹野良介, 下田和, 柳井啓司: Conditional GANによる食事写真の属性操作, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 口頭・ポスター, あわら市, 福井県,(2018/03).
・伊藤祥文, 丹野良介, 柳井啓司: Conditional GANを用いた大規模食事画像データからの画像生成, 電子情報通信学会 食メディア研究会(CEA), 口頭, 那覇市, 沖縄県, (2017/03).
・會下拓実, 丹野良介, 柳井啓司: CNNによる複数品食事画像の同時カロリー推定とそのモバイル実装, 電子情報通信学会 食メディア研究会(CEA), 口頭, 千代田区, 東京, (2017/12).
・丹野 良介, 泉 裕貴, 柳井 啓司: CoreMLによるiOS深層学習アプリの実装と性能分析, 電子情報通信学会 パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 口頭, 熊本市, 熊本県, (2017/10).
・Ryosuke Tanno and Keiji Yanai: Unseen Style Transfer Network, Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU), ポスター, 広島市, 広島県, (2017/08). (MIRUインタラクティブ発表賞)
・丹野 良介, 泉 裕貴, 柳井 啓司: ConvDeconvNetの効率的モバイル実装による 画像変換・物体検出・領域分割リアルタイムiOSアプリ群, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), デモ, 広島市, 広島県,　(2017/08). (MIRUデモ発表賞)
・丹野良介, 下田和, 柳井啓司: 複数スタイルの融合と部分的適用を可能とする Multi-style Feed-forward Network の提案, 人工知能学会全国大会(JSAI), 口頭・ポスター, 名古屋市, 愛知県, (2017/05).
・丹野良介, 柳井啓司: MultiStyle Transfer: 複数のスタイルの任意重み合成による モバイル上でのリアルタイム画風変換, 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 口頭・ポスター, 高山市, 岐阜県, (2017/03). (学生プレゼンテーション賞)
・丹野 良介, 柳井 啓司: DeepXCam: CNNによるリアルタイムモバイル画像認識・変換アプリ群, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), デモ, 浜松市, 静岡県, (2016/08).
・丹野良介, 柳井啓司: スマートフォン上でのDeep Learningによる画像認識, 人工知能学会全国大会(JSAI), ポスター, 小倉市, 福岡県, (2016/06).
・丹野良介, 柳井啓司: 80msで認識可能な深層学習による2000種類物体認識iOSアプリ, 画像センシングシンポジウム(SSII), デモ, 横浜市, 神奈川県, (2016/06).
・丹野 良介, 柳井 啓司: iOS上のDeep Learningによる食事画像認識アプリ, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 口頭・ポスター, 福岡市, 福岡県, (2016/03). (優秀インタラクティブ賞, 学生プレゼンテーション賞)

Publications(Technical Books):
・丹野 良介: マルチモーダル深層学習によるドライブレコーダーデータの分類, 映像情報メディア学会誌 2020年1月号, (2020/01).
・丹野 良介, 柳井 啓司: CNNを用いた高速モバイル画像認識エンジンの自動生成フレームワーク, 画像ラボ 2017年4月号, (2017/04).

Art Works:
・Ryosuke Tanno: Japanese Anime Food Image Transformation, Proc. of NeurIPS Workshop on Machine Learning for Creativity and Design, art works, Motreal, Canada (2018/12).
Please visit AI Art Gallery → here !!.
・Ryosuke Tanno: Food Image Transformation, Proc. of ECCV Workshop on Computer Vision for Fashion, Art and Design, art works, Munich, Germany (2018/9). (longlist)
Please visit Computer Vision Art Gallery Site → here !!.
My first visual art with computer vision techniques is here !!.

Awards:
・電気通信大学 学長賞, 国立大学法人 電気通信大学, (2018/03)
・優秀インタラクティブ賞, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第16回日本データベース学会年次大会)(DEIM), (2018/03)
・MIRUインタラクティブ発表賞, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), (2017/08)
・MIRUデモ発表賞, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), (2017/08)
・学生プレゼンテーション賞, 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第15回日本データベース学会年次大会)(DEIM), (2017/03)
・電気通信大学 学長賞, 国立大学法人 電気通信大学, (2017/03)
・Best Demonstration Award, 23rd International Conference on Multimedia Modeling(MMM), (2017/01)
・優秀インタラクティブ賞, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第14回日本データベース学会年次大会)(DEIM), (2016/03)
・学生プレゼンテーション賞, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第14回日本データベース学会年次大会)(DEIM), (2016/03)
・電気通信大学 学長賞, 国立大学法人 電気通信大学, (2014/03)

My Github Public Repository:
・Arrangement

Developed Applications (All applications related to deep learning, Mobile and Web App):
・DeepCalorieCam V2(VRST2018): Project HP and Code
・FoodChangeLens(AIVR WS2018): Project HP
・Magical Rice Bowl(ACM MM2018): Project HP and Code
・DeepCalorieCam(MMM2018): Project HP
・GAN_Qualitative_Evaluation_App(DEIM2018): Code and Demo
・DeepCalorieCam V1 AR ver(MADiMa2017)
・SceneTexEraser(MIRU2017)
・DeepMaterialCam(MIRU2017)
・DeepMaterialCam(MIRU2017)
・DeepStyleCam V2(MIRU2017): Project HP
・DeepStyleCam(MMM2017): Project HP
・DeepStyleCam β ver(MIRU2016)
・DeepFoodCam(MADiMa2016) : Project HP

Developed Applications Demo Movies

FoodChangeLens (AIVR WS2018) Demo Movie Version 1. It was created by Shu Naritomi and Takumi Ege.

FoodChangeLens (AIVR WS2018) Demo Movie Version 2. It was created by Shu Naritomi and Takumi Ege.

DeepStyleCam V2 (MIRU2017) Ryosuke Tanno made the above.

DeepCalorieCam V2 (VRST2018) Ryosuke Tanno made the above.

Magical Rice Bowl (ACM MM2018) Ryosuke Tanno made the above.

Magical Rice Bowl (ACM MM2018) Ryosuke Tanno made the above.

DeepCalorieCam V1 AR ver (MADiMa2017) Ryosuke Tanno made the above.

DeepCalorieCam (MMM2018) Ryosuke Tanno made the above.

DeepStyleCam (MMM2017) Ryosuke Tanno made the above.

SceneTextEraser (MIRU2017) Ryosuke Tanno made the above.

DeepFoodCam (MADiMa2016) Ryosuke Tanno made the above.

DeepStyleCam β ver (MIRU2016) Ryosuke Tanno made the above.

Chainer Meetup #07

GAN Qualitative Evaluation App

SSII2016

OpenLab2016