二段階は十分である:柔軟なビデオ圧縮センシングのための簡潔なディープアンフォールディング再構成ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Zheng Siming; Yang Xiaoyu; Yuan Xin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220272009168 整理番号：22P0274970

二段階は十分である:柔軟なビデオ圧縮センシングのための簡潔なディープアンフォールディング再構成ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Two-Stage is Enough: A Concise Deep Unfolding Reconstruction Network for Flexible Video Compressive Sensing

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年01月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深いアンフォールディング/回転構造の下でのビデオ圧縮センシング(VCS)の再構成問題を考察した。しかし,最小ステージを用いて柔軟で簡潔なモデルの構築を目的とする。逆問題に用いられる既存の深いアンフォールディングネットワークと異なり,より多くのステージが,異なるマスクとスケールへの柔軟性なしで,より高い性能のために使用されたが,ここでは,2ステージの深いアンフォールディングネットワークが,VCSにおいて,最先端の(SOTA)結果(単一ステージモデル上のPSNRの1.7dB利得,RevSCI)につながることを示した。提案方法は,新しいマスクへの適応特性を持ち,深いアンフォールディングの利点のおかげで,追加の訓練なしに大規模データにスケールする。さらに,カラーVCSに対する提案モデルを拡張し,関節再構成とデモザイシングを行った。実験結果は,著者らの2段階モデルもカラーVCS再構成に関してSOTAを達成して,プラグアンドプレイフレームワークに基づく以前のSOTAアルゴリズムに関してPSNRにおいて>2.3dBの利得を導き,一方,再構成を>17倍高速化することを証明した。さらに,単一訓練ネットワークを様々なハードウェアシステムに適用することができるように,このネットワークがカラーVCS再構成のためのマスク変調とスケールサイズにも柔軟であることを見いだした。コードとモデルを公開する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 信号理論

, , ,

前のページに戻る