私は東京大学にて講師を務めており、コンピュータビジョン、データ構造、機械学習を中心とした研究を行っています。私達のグループは、ベクトルデータベースや近似最近傍探索、検索拡張生成(RAG)、学習型データ構造など、大規模・高速なAIシステムの基盤技術の研究に取り組んでいます。
研究室メンバーにメールを送信する場合は,記載されているアカウントの後ろに@hal.t.u-tokyo.ac.jp
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)kremser
)Yusuke Matsui, Yoshiki Imaizumi, Naoya Miyamoto, and Naoki Yoshifuji
ICASSP 2022
Implemented in Faiss: issue, PR
Yusuke Matsui, Takuma Yamaguchi, and Zheng Wang
CVPR 2020 Tutorial
Yusuke Matsui, Ryota Hinami, and Shin'ichi Satoh
ACMMM 2018 (oral, acceptance rate: 8.45%)
Yusuke Matsui*, Keisuke Ogaki*, Toshihiko Yamasaki, and Kiyoharu Aizawa
*Joint first authors.
ACMMM 2017
Yusuke Matsui, Toshihiko Yamasaki, and Kiyoharu Aizawa
ICCV 2015, TMM 2018
松井勇佑
招待講演:1時間で画像検索エンジンを作る, CGVI研究会, 2017
Image Retrieval in the Wild, CVPR Tutorial, 2020
Yusuke Matsui, Takaaki Shiratori, and Kiyoharu Aizawa
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 2017
Yusuke Matsui, Kota Ito, Yuji Aramaki, Azuma Fujimoto, Toru Ogawa, Toshihiko Yamasaki, and Kiyoharu Aizawa
Multimedia Tools and Applications (MTAP), Springer, 2017
Masaki Saito and Yusuke Matsui
ACM SIGGRAPH Asia, Technical Brief, 2015
Kota Ito, Yusuke Matsui, Toshihiko Yamasaki, and Kiyoharu Aizawa
Eurographics, Short paper, 2015
Kazuhiro Sato, Yusuke Matsui, Toshihiko Yamasaki, and Kiyoharu Aizawa
ACM SIGGRAPH Asia, Technical Briefs, 2014
The Theory behind Vector DB The 1st Japan-Korea Workshop on Artificial Intelligence
近似最近傍探索とVector DBの理論的背景 UTokyo ARC 第3回サロン
[CVPR2020 Tutorial: Image Retrieval in the Wild] Billion-scale Approximate Nearest Neighbor Search tutorial video
billion-scaleの近似最近傍探索 招待講演資料:サイバーエージェント(2018), DeNA (2018),産総研 (2019)
ショードコードによる大規模近似最近傍探索 講義資料, 大阪大学, 2016
【招待ショートサーベイ】直積量子化を用いた近似最近傍探索 講義資料, 大阪大学, 2016
Last updated: April 24, 2025