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J-GLOBAL ID：201802241879680218   整理番号：18A2232881

圧縮センシングのための分類誘導深畳込みネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Classification Guided Deep Convolutional Network for Compressed Sensing

著者 (8件)： Cui Wenxue (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Liu Shaohui (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Shengping (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Liu Yashu (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Xu Heyao (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Gao Xinwei (Wechat Business Group, Tencent, Shenzhen, China) ,  Jiang Feng (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhao Debin (Department of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 2905-2910  発行年： 2018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： 圧縮センシング(CS)は過去数年で画像圧縮に成功裏に適用されてきた。しかしながら,大きなメモリ要求と不満足な再構成性能を含む実際にその応用を制限するいくつかの課題がまだある。これらの課題に取り組むために,本論文では,サンプリングサブネットワークと再構成サブネットワークを含む画像圧縮センシング(CCSNet)用の分類ガイド深畳込みネットワークを提案した。サンプリングサブネットワークにおいて,多重畳込み層を用いて,元の画像をサンプリングし,サンプリング行列のパラメータを大幅に低減し,一方,既存の畳込みベースのサンプリング法に対する性能劣化を適度に比較した。再構成サブネットワークにおいて,自然画像における様々なテクスチャに対するモデルの適応性を改善するために,新しい2ブランチアーキテクチャを提案した。分類ブランチと呼ばれる最初のブランチは,元の画像のサンプリングされた測定をあらかじめ定義されたテクスチャクラスの1つに分類することである。再構成ブランチと呼ばれる第2のブランチは,複数のサブブランチから成り,対応するテクスチャクラスに属するオリジナル画像を再構成するのに責任がある。2つのサブネットワークを共同利用することによって,全体のネットワークを,結合損失関数を有するエンドツーエンド計量の形で訓練することができた。実験結果は,提案方法が,最先端の方法に対して比較してPSNRの観点で著しい品質改善を提供することを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機アーキテクチャ ,  多重化 ,  エンドツーエンド方式 ,  *畳込み ,  再構成 ,  記憶装置 ,  共同利用 ,  画像 ,  *ネットワーク ,  適応性 ,  画像圧縮
準シソーラス用語： 質感 ,  自然画像 ,  サブネットワーク ,  *圧縮センシング , 【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)： 圧縮センシング ,  分類 ,  誘導 ,  畳込み