文献

J-GLOBAL ID：201802284243129034   整理番号：18A0137414

深い畳込みネットワークを用いたモバイル装置上でのDSLR品質写真【Powered by NICT】

DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks

著者 (5件)： Ignatov Andrey ,  Kobyshev Nikolay ,  Timofte Radu ,  Vanhoey Kenneth ,  Gool Luc Van
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 3297-3305  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： 内蔵スマートフォンカメラの品質の急激な上昇にもかかわらず,それらの物理的限界 小型センササイズ,コンパクトなレンズと専用ハードウェアの欠如,-DSLRカメラの品質結果を達成するために,妨げている。本研究では,通常の写真をDSLR品質画像にこのギャップを橋渡しするエンドツーエンド深い学習アプローチを提案した。演色と画像鮮鋭度の両方を改善することを残留畳込みニューラルネットワークを用いた並進関数を学習すること提案した。標準平均二乗損失は知覚的画像品質を測定するためのよく適していないので,含量,色およびテクスチャー損失を組み合わせた複合知覚誤差関数を導入した。最初の二損失を解析的に定義されているが,組織損失は敵対的様式で学習される。DPED,三種類の電話と1つのハイエンド反射カメラから獲得された実写真から成る大規模データセットを提示した。著者らの定量的及び定性的評価は,強化された画質はDSLR taken写真に匹敵することを明らかにしたが,方法論は,型デジタルカメラに一般化した。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： *畳込み ,  学習 ,  *ネットワーク ,  画質 ,  鮮鋭度 ,  誤差関数 ,  カメラ ,  *品質 ,  レンズ ,  画像 ,  演色
準シソーラス用語： ディジタルカメラ ,  定性的評価 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *モバイルデバイス , 【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 (3件)： 畳込み ,  モバイル装置 ,  写真