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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-02 10:35
カーボンナノチューブ画像の再学習による超解像度化
各務嘉記丸山隆浩堀田一弘名城大PRMU2022-68 IBISML2022-75
抄録 (和) 本論文ではカーボンナノチューブ画像の超解像を行う.従来のSwinIRよりも高精度な超解像度化を実現するために,より大きなサイズの画像を入力するEncoder-Decoder構造と,局所特徴抽出のためのShift機構を導入したShiftIRを提案する.また,ShiftIRでは十分にLossが減少し,精度も高くなったが,さらにLossを小さくし,精度を向上させるためにShiftIR にWasserstein GAN-GPとWing Lossを導入したShiftIR GANを提案する.また,不鮮明な画像のみでも高精度に超解像を行うため,再学習による超解像手法を用いる.実験ではDIV2K,General100,Set5,カーボンナノチューブ画像(透過電子顕微鏡像)データセットに対して評価した.実験の結果,提案手法のShiftIR GAN はSwinIRやGANを用いないShiftIRよりも高い精度が得られることを確認し,提案手法によりカーボンナノチューブ画像の超解像化が可能であることを示した.また,一般的な超解像データセットを用いた実験も行い,提案手法の有効性を示した. 
(英)
キーワード (和) 超解像度 / カーボンナノチューブ / SwinIR / Shift機構 / GAN / 再学習法 / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-68, pp. 54-58, 2023年3月.
資料番号 PRMU2022-68 
発行日 2023-02-23 (PRMU, IBISML) 
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 PRMU2022-68 IBISML2022-75

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2023-03-02 - 2023-03-03 
開催地(和) はこだて未来大学 
開催地(英) Future University Hakodate 
テーマ(和) 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) カーボンナノチューブ画像の再学習による超解像度化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 超解像度 /  
キーワード(2)(和/英) カーボンナノチューブ /  
キーワード(3)(和/英) SwinIR /  
キーワード(4)(和/英) Shift機構 /  
キーワード(5)(和/英) GAN /  
キーワード(6)(和/英) 再学習法 /  
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) 各務 嘉記 / / カカム ヨシキ
第1著者 所属(和/英) 名城大学 (略称: 名城大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 丸山 隆浩 / / マルヤマ タカヒロ
第2著者 所属(和/英) 名城大学 (略称: 名城大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 堀田 一弘 / / ホッタ カズヒロ
第3著者 所属(和/英) 名城大学 (略称: 名城大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-02 10:35:00 
発表時間 10分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2022-68, IBISML2022-75 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.404(PRMU), no.405(IBISML) 
ページ範囲 pp.54-58 
ページ数
発行日 2023-02-23 (PRMU, IBISML) 


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