@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217261,
 author = {橋本, 信歩 and 高前田, 伸也},
 issue = {41},
 month = {Mar},
 note = {動画像処理はコンピュータの基本的な応用技術の一つとして長年研究されている．近年は特に深層学習の発達により，高精度の認識や高品質の動画像生成などが可能になった一方，その演算回数の多さにより，速度の低下や消費電力の増加が問題となっている．そのため，動画像処理において近似計算を行うことで演算回数を減らす手法が幅広く検討されている．本稿では，入力のダウンサンプリングを行って近似する際に，精度を維持しながら，演算回数を削減するのに最適な手法を検討する．そして，それらの手法を複雑な深度推定モデルである DeepVideoMVS に適用し，その有効性を検証した．},
 title = {機械学習ベースの動画像処理における近似計算手法の検討},
 year = {2022}
}