WEKO3
アイテム
レイヤー方向／チャンネル方向のアテンションに基づく畳み込みニューラルネットワークによる画像超解像
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229895
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2298950b530f56-ea98-4df6-8494-4ee5744a509e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-1Q-07.pdf (1.0 MB)
|
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
|
| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | レイヤー方向／チャンネル方向のアテンションに基づく畳み込みニューラルネットワークによる画像超解像 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東京工科大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大 | ||||||||||
| 著者名 |
ユンコウ, セキ
× ユンコウ, セキ
× 青木, 輝勝
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，ディープラーニングの急速な発展に伴い，画像の超解像に関する研究が飛躍的に進展している．しかし，既存のアルゴリズムでは，レイヤー特徴や高周波情報を有効に利用する機能がない．その結果，再構成された高解像度画像の品質は実用上十分なものではない．この問題を解決するために，本研究では，CADN (Channel attention Dense Network) と呼ばれる新しい超解像手法を提案する．CADNは低解像度画像から高解像度画像へのエンドツーエンドの学習マッピングをできる畳み込みニューラルネットワークネットワーク．CADNは，RDB（Residual Dense Block）とECAB（Efficient Channel Attention Block）を組み合わせたレイヤー方向のアテンションとチャンネル方向のアテンションに基づくCADB（channel attention Dense Block）に構成された．実験の結果によるとCADNは5つのデータセットで既存の手法を上回る | |||||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 193-194, 発行日 2023-02-16 |
|||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
