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J-GLOBAL ID：201602232493632353   整理番号：16A1384733

非常に深い畳込みネットワークを用いた正確な画像超解像【Powered by NICT】

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

著者 (3件)： Kim Jiwon ,  Lee Jung Kwon ,  Lee Kyoung Mu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 1646-1654  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高精度単一画像超解像(SR)法を提案した。著者らの方法は,ImageNet分類[19]の使用VGGネットによりヒントを得た非常に深い畳込みネットワークを用いた。ネットワーク深さは,精度の著しい改善を示した増加を見出した。最終モデルは20重量層を使用した。深いネットワーク構造で何度もカスケード小フィルタにより,大きな画像領域にわたる文脈的な情報は効率的な方法で利用した。非常に深いネットワークでは,しかしながら,収束速度がトレーニング中の重要な問題となっている。単純だが効果的な訓練手順を提案した。残差のみを学習し,調整可能な勾配クリッピングによって可能になった非常に高い学習率(SRCNN[6]よりも104倍高い)を用いた。著者らの提案した方法は精度の面で,既存の方法よりも優れた性能と結果の視覚改善は容易に顕著であった。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク構造 ,  *画像 ,  フィルタ ,  学習 ,  *超解像 ,  *畳込み ,  視覚 ,  残差 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： クリッピング ,  収束速度 ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込み ,  超解像