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J-GLOBAL ID：201802245405427223   整理番号：18A0440329

畳込み神経回路網を用いた超分解能法のための並列計算アルゴリズム【Powered by NICT】

A parallel computation algorithm for super-resolution methods using convolutional neural networks

著者 (3件)： Sugawara Yusuke (Tokyo Metropolitan University, Tokyo, Japan) ,  Shiota Sayaka (Tokyo Metropolitan University, Tokyo, Japan) ,  Kiya Hitoshi (Tokyo Metropolitan University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSIPA ASC  ページ： 1169-1173  発行年： 2017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： SRCNNとVDSRに代表される,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた補間ベース超解像(SR)法のための加速法を提案した。本論文では,推定された画素をアップスケーリング因子に従ってタイプの数に分類し,SR画像は各タイプの最適化CNNを用いて生成される。は従来のものよりもCNNに小さいフィルタサイズを適応することを可能にする,計算の複雑さは,運転時と訓練の両方で減少することを示した。添加では,いくつかの型のための最適化されたCNNは他の型のものと密接に関連していることが示されており,その関係は訓練フェーズの計算量を削減する方法を提供した。多くの実験は,提案した方法の有効性を実証するために実行した。提案した方法は,処理速度の点で従来のものよりも優れており,SR画像の品質を保持した。Copyright 2018 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： 画素 ,  画像 ,  超解像 ,  位相 ,  品質 ,  *神経回路網 ,  *アルゴリズム ,  *畳込み ,  計算量 ,  最適化 ,  内挿法 ,  *並列演算
準シソーラス用語： 処理速度 ,  アップスケーリング ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  神経回路網 ,  超分解能 ,  並列計算 ,  アルゴリズム