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J-GLOBAL ID：201802234323398520   整理番号：18A1739715

多写像畳込みニューラルネットワークの超解像再構成アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-mapping convolution neural network for the image super-resolution algorithm

著者 (4件)： Wang Shiping (空軍工程大学航空航天工程学院,陜西西安,710038) ,  Bi Duyan (空軍工程大学航空航天工程学院,陜西西安,710038) ,  Liu Kun (空軍工程大学航空航天工程学院,陜西西安,710038) ,  He Linyuan (空軍工程大学航空航天工程学院,陜西西安,710038)
資料名： Xi’an Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Xi'an Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 45  号： 4  ページ： 155-160  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0859A  ISSN： 1001-2400  CODEN： XDKXEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の畳み込みニューラルネットワークの超解像再構成の画像上の部分細部特徴の不足、エッジの曖昧さなどの問題に対して、既存のモデルの三大モジュールの上で、マッピングモジュールと損失関数について細分に分析を行い、多写像畳込みニューラルネットワークの超解像再構成アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,マルチマッピングネットワークを構築することによって,画像の特性次元を非常に豊かにする。同時に、再建モジュールの畳み込み層の後に、全変分正則項を導入し、誤差逆伝播アルゴリズムと結合して、有効に解空間を制約し、それによって、精確、有効な特徴を抽出し、画像の細部情報を豊かに再建する。一般的データセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムが,より良い超解像結果を得ることができ,主観的視覚評価と客観的評価の指数が改良され,画像の分解能が効果的に改善されたことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  損失関数 ,  *超解像 ,  *再構成 ,  *畳込み ,  *アルゴリズム ,  曖昧さ ,  モデル ,  *ネットワーク ,  変分法 ,  *写像 ,  分解能
準シソーラス用語： 客観評価 ,  *再構成アルゴリズム ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： 写像 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  超解像 ,  再構成アルゴリズム