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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-18 14:50 CNNとGANを用いた海面温度データの超解像化の検討 ○泉 那樹・尼崎太樹・石田 桂・木山真人（熊本大）  NC2020-28 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，海面温度データの超解像にディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた単一画像超解像(SISR)法を用いる．先行研究では，降水データの超解像にSRCNNなどの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が用いられている．本研究では近年提案されたDNNモデルを用いることで，CNNとGANベースでの超解像度化の比較を行う．用いるモデルとしてSISR用CNNモデルのRRDBNetおよびGANモデルのESRGANに注目する．本評価では，線形変換，SRCNN，RRDBNetとESRGANを評価モデルに使用する．低解像度SSTデータ(ERA20C)から高解像度SSTデータ(OISST)に4倍高解像度化を行う．ルート二乗平均誤差(RMSE)で評価した結果，RRDBNetの生成データが最も精度が高いことがわかった．一方，知覚的品質の評価指標LPIPSとPIではESRGANの生成データが最も精度が高いという結果であった． |
| （英） | In this paper, we use the deep neural networks (DNN)-based single image super-resolution (SISR) method for the super resolution of sea surface temperature data. By using state of the art DNN technology, we are able to generate high quality super-resolution data. In this evaluation, generated images are compared to OISST with the root mean square error (RMSE) and Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS) and Perceptual Index(PI). RRDBNet has a better RMSE than SRCNN and ESRGAN. On the other hand, CNN-based SISR model is not a faithful representation of the ocean currents of OISST. ESRGAN can represent the complex distribution of ocean currents. | |
| キーワード | （和） | 単一画像超解像 / Convolutional Neural Network / Generative Adversarial Network / RRDBNet / ESRGAN / / / |
| （英） | Single Image Super-Resolution / Convolutional Neural Network / Generative Adversarial Network / RRDBNet / ESRGAN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 302, NC2020-28, pp. 1-6, 2020年12月. | |
| 資料番号 | NC2020-28 | |
| 発行日 | 2020-12-11 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2020-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2020-12-18 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ME, NC, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2020-12-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNとGANを用いた海面温度データの超解像化の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Super resolution for sea surface temperature with CNN and GAN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 単一画像超解像 / Single Image Super-Resolution |
| キーワード(2)（和/英） | Convolutional Neural Network / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | Generative Adversarial Network / Generative Adversarial Network |
| キーワード(4)（和/英） | RRDBNet / RRDBNet |
| キーワード(5)（和/英） | ESRGAN / ESRGAN |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 泉 那樹 / Tomoki Izumi / イズミ トモキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尼崎 太樹 / Motoki Amagasaki / アマガサキ モトキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石田 桂 / Kei Ishida / イシダ ケイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木山 真人 / Masato Kiyama / キヤマ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-18 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-28 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.302 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-11 (NC) |
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