Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2023-10-31 |
タイトル |
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タイトル |
画像分類に特化した圧縮センシングにおける適応的サンプリング |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ポスター |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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法政大学理工学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
著者名 |
劉, 陸洋
西川, 広記
周, 金佳
谷口, 一徹
尾上, 孝雄
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
圧縮センシング(Compressive Sensing)は,対象となる信号をできるだけ少ない観察から再構築する技術である.その性質上,サンプリングレートが低下すると信号を再構築する際に信号の品質に悪影響を及ぼし,画像分類などのコンピュータビジョンタスクにおいて推論精度が低下するという問題が存在する.そこで本稿では,顕著性マップに基づく適応的サンプリングを利用して,画像分類に特化した圧縮センシング技術を提案する.入力画像から抽出した顕著性マップに基づき,異なるサンプリングレートを割り当てるようにして圧縮することで,画像を再構築した際に画像分類にとって重要な箇所の情報をより多く残すことが可能となり,画像分類精度を従来に比べて向上させる.実験では,提案手法が,既存の圧縮センシングサンプリング技術と比較して,画像分類の精度において優れていることを示した.STL10 データセットにおいて提案手法が最大 26.23% 優れている. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11451459 |
書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)
巻 2023-SLDM-203,
号 6,
p. 1-5,
発行日 2023-10-31
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8639 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |