Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2021-08-18 |
タイトル |
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タイトル |
ニューラルネットワークを用いた単一画像超解像のウェーブレット変換による高速化 |
言語 |
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言語 |
jpn |
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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防衛大学校理工学研究科 |
著者所属 |
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防衛大学校情報工学科 |
著者所属 |
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防衛大学校情報工学科 |
著者所属 |
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防衛大学校情報工学科 |
著者名 |
グェン, マントゥアン
岩井, 啓輔
松原, 隆
黒川, 恭一
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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 |
本稿では,ニューラルネットワークを用いた単一画像超解像 (SISR,Single Image Super-Resolution) にウェーブレット変換 (WT,Wavelet Transform) を加えて高速化する手法を提案する.SISR は,一枚の低解像度画像から高解像度画像を作成する.機械学習の技術発展と共に,畳み込みニューラルネットワークを用いた EDSR (Enhanced Deep network SR) 等,高精度の SISR が提案されている.しかし,これらのネットワークは非常に階層が深く処理に時間がかかる.WT は,画像を 1 つの低周波成分と 3 つの高周波成分に分解し,WIT (Wavelet Inverse Transform) はその 4 成分を結合して元の画像に復元する.4 成分はサイズが元の画像サイズの 1/4 であり,スパース性を持つ.WT により生成された成分をニューラルネットワークに学習させる事で,画像生成時間や学習時間を大幅に下げる事が出来る.本稿では,WT を行う層 (WT Layer) と WIT を行う層 (WIT Layer) を既存の EDSR と組み合わせて,より高速な EDWSR (Enhanced Deep Wavelet network SR) を提案する.その結果,EDWSR は EDSR とほぼ同等の精度を保ちながら,約 3.6 倍の高速化を実現した.学習スピードも約 2 倍に高速化した. |
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 |
AN10438399 |
書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
巻 2021-AVM-114,
号 7,
p. 1-6,
発行日 2021-08-18
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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 |
2188-8582 |
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 |