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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2023
  4. 2023-SLDM-203

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228841
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228841
1b709adf-9d74-4184-b9a3-1f2a8e941cfd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM23203006.pdf IPSJ-SLDM23203006.pdf (3.1 MB)
 2025年10月31日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-10-31
タイトル
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
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスター
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
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
法政大学理工学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者名 劉, 陸洋

× 劉, 陸洋

劉, 陸洋

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西川, 広記

× 西川, 広記

西川, 広記

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周, 金佳

× 周, 金佳

周, 金佳

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谷口, 一徹

× 谷口, 一徹

谷口, 一徹

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尾上, 孝雄

× 尾上, 孝雄

尾上, 孝雄

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子タイプ NCID
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
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
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
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Ver.1 2025-01-19 11:41:57.687488
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