WEKO3
アイテム
セマンティックセグメンテーションネットワークを用いた超解像
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214869
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214869373fa96b-6d93-46b7-8a72-5166430cf1da
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-5M-08.pdf (816.9 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | セマンティックセグメンテーションネットワークを用いた超解像 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者名 |
廣瀬, 理陽
× 廣瀬, 理陽
× 藤田, 悟
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，画像の高解像度化を目指す超解像技術は，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることにより，年々その性能が向上している．2014年には3層の畳み込み層で構成されたSRCNNが提案され，その後GANによる損失関数を用いたSRGANや，特徴マップに重みづけをするRCANなど，特に画像の高周波成分の再現に注力したネットワークがこれまで提案されてきた．しかしこれらは，物体の輪郭や質感など，特に高い性能を示す画像領域が異なるため，領域ごとにネットワークを使い分けることでさらなる性能の向上が期待できる．本研究では，セグメンテーションネットワークを用いて，画像領域ごとに最適な超解像CNNを選択する手法を提案する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 127-128, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
