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J-GLOBAL ID：201802216938485336   整理番号：18A2207137

実時間実装のためのパッチベースの深層ニューラルネットワークによる高性能超解像

High-Performance Super-Resolution via Patch-Based Deep Neural Network for Real-Time Implementation

著者 (5件)： AOKI Reo (Natural Science & Technology, Kanazawa University) ,  AOKI Reo (EIZO Corporation R&D, Visual Technologies (ASIC)) ,  IMAMURA Kousuke (Faculty of Engineering, Kanazawa University) ,  HIRANO Akihiro (Faculty of Engineering, Kanazawa University) ,  MATSUDA Yoshio (Faculty of Engineering, Kanazawa University)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E101.D  号： 11  ページ： 2808-2817(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,超解像畳込みニューラルネットワーク(SRCNN)は,単一画像超解像を達成するための最先端技術として広く知られている。しかし,SRCNNにおいて,ギザギザやリンギングアーチファクトなどの性能問題が存在する。さらに,4K/8K 60fpsのような高精細ビデオストリーム用のリアルタイムアップコンバージョンシステムを実現するためには,処理遅延や実装コストなどの問題が残っている。本論文で著者らは,畳込みニューラルネットワーク(CNN)ではなく,パッチベースの深層ニューラルネットワーク(SR-PDNN)による高性能超解像を提案した。非常に簡単なエンドツーエンド学習システムにもかかわらず,SR-PDNNは従来のCNNベース手法よりも高い性能を達成した。さらに,このシステムは,特定用途向け集積回路(ASIC)やフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)を用いたハードウェア実装による超低遅延ビデオ処理に適している。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *超解像 ,  時間 ,  周波数逓倍 ,  画像信号 ,  *ニューラルネットワーク ,  実装 ,  集積回路 ,  *雑音低減 ,  信号現象
準シソーラス用語： アップコンバージョン ,  *ノイズ除去 ,  ハードウェア実装 ,  ビデオストリーム ,  リアルタイム ,  リンギング ,  *深層ニューラルネットワーク

著者キーワード (4件)： 超解像 ,  ディープニューラルネットワーク ,  深い学習 ,  実時間処理

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (21件)：

• [1] C.-Y. Yang, C. Ma, and M.-H. Yang, “Single-image super-resolution: A benchmark,” European Conference on Computer Vision, vol.8692, pp.372-386, Springer, 2014. 10.1007/978-3-319-10593-2_25
• [2] C. Dong, C.C. Loy, K. He, and X. Tang, “Learning a deep convolutional network for image super-resolution,” European Conference on Computer Vision, vol.8692, pp.184-199, Springer, 2014. 10.1007/978-3-319-10593-2_13
• [3] C. Dong, C.C. Loy, K. He, and X. Tang, “Image super-resolution using deep convolutional networks,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.38, no.2, pp.295-307, 2016. 10.1109/tpami.2015.2439281
• [4] S. Ohtani, Y. Kato, N. Kuroki, T. Hirose, and M. Numa, “Multi-channel convolutional neural networks for image super-resolution,” IEICE Trans. Fundamentals, vol.E100-A, no.2, pp.572-580, 2017. 10.1587/transfun.e100.a.572
• [5] W.T. Freeman, T.R. Jones, and E.C. Pasztor, “Example-based super-resolution,” IEEE Computer graphics and Applications, vol.22, no.2, pp.56-65, 2002. 10.1109/38.988747

タイトルに関連する用語 (5件)： 実時間 ,  実装 ,  パッチ ,  深層ニューラルネットワーク ,  超解像