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J-GLOBAL ID：202002246373512446   整理番号：20A0494941

単一画素Camera画像再構成のための2段階畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Two Stage Convolutional Neural Network for Single Pixel Camera Image Reconstruction

著者 (4件)： Peng Yang (National University of Defense Technology,College of System Engineering,Changsha,China) ,  Chen Chen (National University of Defense Technology,College of System Engineering,Changsha,China) ,  Zhang Pengfei (National University of Defense Technology,College of System Engineering,Changsha,China) ,  Zhang Maojun (National University of Defense Technology,College of System Engineering,Changsha,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIVC  ページ： 182-186  発行年： 2019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： 単一画素カメラのためのCS測定から信号を急速に再構成するための新しいCNNアーキテクチャと非反復法を提案した。このネットワークは,ステップによって異なる信号分解能スケールステップを扱うことによってCS信号を再構成した。この方法はCS再構成を2段階に分割した。第一段階は低分解能スケールでの信号再構成である。第二段階はアップサンプリング手順である。同時に,本研究は,特徴ベースの誤差を加えることによってCNNモデルの損失関数を改良した。この損失関数は信号の詳細再構成の改善を助けた。標準画像セットにおいて,ネットワークは性能,特に時間複雑性において著しい改善を示した。ネットワークは,雑音のある信号と低い測定速度(MR)条件において,従来の方法よりロバストであった。極端に低いMRsにおいてさえ,ネットワークは画像を非常によく再構成することができた。さらに,ネットワークを単一画素カメラから得た実データで試験した。実験は,ネットワークが他の方法より良い性能を持つことを示して,それはセンサノイズに対してロバスト性を示した。Copyright 2020 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： *画像再構成 ,  逐次近似 ,  再構成 ,  雑音 ,  計算機アーキテクチャ ,  センサ ,  *ネットワーク ,  カメラ ,  ロバスト性 ,  *画素 ,  損失関数
準シソーラス用語： 複雑性 ,  アップサンプリング ,  信号再構成 ,  *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)： 画素 ,  画像再構成 ,  段階 ,  畳込みニューラルネットワーク