@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241034,
 author = {白井, 匡人 and Masato, Shirai},
 issue = {18},
 month = {Nov},
 note = {近年画像認識のタスクにおいて局所的な特徴抽出に優れた畳み込みや大域的な関係性を捉えることが可能なアテンション機構を用いたモデルがよく利用されている．特にセグメンテーションや画像復元といったタスクにおいては畳み込みとアテンション機構を組み合わせたモデルが多数提案されている．一方で畳み込みとアテンション機構のどちらかのみを用いた手法が高い精度を示すこともあり，それぞれの有効性は明らかになっていない．本論文では，セグメンテーションおよび画像復元のタスクにおける畳み込みとアテンション機構の働きを調査することで精度の向上に役立つモデル構造を明らかにする．, In recent years, convolutional layer models, which excel in local feature extraction, and attention models, which can capture global relationships, have been used frequently in image recognition tasks. While models combining convolutional layers and attention have been proposed for tasks such as image segmentation and image restoration, the effectiveness of each mechanism has not been clarified because there is little difference in accuracy between the convolutional layer model and a single model. In this paper, we investigate the function of convolutional layers and attention in segmentation and image restoration tasks to identify model structures that can improve accuracy.},
 title = {畳み込みとアテンションに基づく画像セグメンテーションおよび復元},
 year = {2024}
}