ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング


インデックスリンク

インデックスツリー

  • RootNode

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. デジタルコンテンツクリエーション(DCC)
  3. 2020
  4. 2020-DCC-026

画像超解像と劣化除去の同時反復学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207567
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/207567
f4655e09-59ba-458a-95c9-87496874a3c6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DCC20026012.pdf IPSJ-DCC20026012.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-10-29
タイトル
タイトル 画像超解像と劣化除去の同時反復学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション4
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
豊田工業大学
著者所属
豊田工業大学
著者所属
豊田工業大学
著者所属(英)
en
Toyota Technological Institute
著者所属(英)
en
Toyota Technological Institute
著者所属(英)
en
Toyota Technological Institute
著者名 吉田, 智樹

× 吉田, 智樹

吉田, 智樹

Search repository
秋田, 和俊

× 秋田, 和俊

秋田, 和俊

Search repository
浮田, 宗伯

× 浮田, 宗伯

浮田, 宗伯

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 深層学習を利用する超解像(SR)手法の多くは,高解像度画像(HR 画像)が双三次補間法などの特定の過程によってのみ縮小された低解像画像(LR 画像)に対する SR モデルを学習している.このような手法では,その特定の劣化以外の LR 画像に対しては,性能が落ちてしまう.実応用のためには,多様な任意の劣化に対応可能な手法が望まれる.任意の劣化に対応するための SR として,入力 LR 画像が得られた劣化の種類を推定し,その劣化に対応した SR を実行する手法が多く提案されている.しかし,既存手法の多くは,劣化推定の学習には劣化カーネルと真値との損失のみで学習していいる.これに加え,得られる SR 画像と劣化推定の結果を使って擬似 LR 画像を生成し,それと入力 LR 画像との誤差(差分)も用いることで,劣化推定の性能を上げられると考える.そこで,本研究では,この差分を損失に加え,さらに誤差をモデル内でも使用し,画像特徴量に付与することで,多様な劣化に対応した SR 画像生成の精度も上げることを目指す.また,SR と劣化除去(ボケ除去)を反復的に行うことで,より性能の高い SR を目指す.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12628338
書誌情報 研究報告デジタルコンテンツクリエーション(DCC)

巻 2020-DCC-26, 号 12, p. 1-8, 発行日 2020-10-29
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8868
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 19:08:03.999892
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3