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インターネット上に投稿された植物写真画像から、その学名を鑑定することを目的とした国際コンテストPlantCLEFに研究期間2年目から参加し、2016年に世界第一位、2017年も、「雑音を含む訓練データ」トラックで世界第一位、全体で世界第二位を獲得した。技術的には、撮影場所や時間などのメターデータ特徴量に加え、Fisher vector等の伝統的な特徴量と、深層学習の畳込み層や多層パーセプトロン層の特徴量を混合することで精度向上に成功した。また、端数型プーリング法を開発し、正方形画像だけでなく任意の矩形画像での畳込みを可能とした。
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