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J-GLOBAL ID：201802256044801786   整理番号：18A0861385

CT-SRCNN 画像超解像のためのカスケード訓練およびトリミングされた深部畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

CT-SRCNN: Cascade Trained and Trimmed Deep Convolutional Neural Networks for Image Super Resolution

著者 (3件)： Ren Haoyu ,  El-Khamy Mostafa ,  Lee Jungwon
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WACV  ページ： 1423-1431  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： 画像超解像(SR)用の高精度で効率的な深畳込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する方法を提案した。ネットワーク層の数を徐々に増加させながら,ニューラルネットワークの精度を改善するために,深い学習に対するカスケード訓練アプローチを提案した。次に,ネットワークスライマを作ることによりSR効率を改善する方法を検討した。1ショットトリミングとカスケードトリミングの2つの方法を提案した。カスケードトリミングにより,ネットワークのサイズは層により徐々に減少し,その識別能力に有意な損失はなかった。ベンチマーク画像データセットに関する実験は,提案したSRネットワークが最先端の超解像精度を達成し,一方,既存の深い超解像ネットワークと比較して4倍以上高速であることを示した。Copyright 2018 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： *ネットワーク ,  高速度 ,  *ニューラルネットワーク ,  *超解像 ,  ベンチマーク ,  深部 ,  *画像
準シソーラス用語： 画像データ ,  ネットワーク層 ,  高精度 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： CT ,  超解像 ,  カスケード ,  訓練 ,  深部 ,  畳込みニューラルネットワーク