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| 講演名 | 2026-03-24 10:00 ［ショートペーパー］周波数情報を統合した線形時間系列モデルによる画像超解像 ○金澤麗王・金子直史（東京電機大）  PRMU2025-41 |
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| 抄録 | （和） | 超解像は低解像度の画像から高解像度の画像を復元することを目的とした技術である．深層学習の発展以降，CNNやTransformerをベースとした超解像の手法が多数提案されてきた．特に自己注意機構に基づく手法は広域な依存関係を捉えることが可能である一方，パッチ数の二乗に比例して計算・メモリコストが増大するという課題がある．近年，この問題の解決策として，MambaやRWKVといった線形時間の系列モデリング手法が注目されているが，これらは主に自然言語のような1次元系列を対象として発展してきたモデルであり，画像の空間的な構造を明示的に扱う設計とはなっていない．そこで本研究では，線形時間系列モデルRWKVに周波数情報を統合した超解像の手法を提案する．RWKVに周波数情報を付加することで，画像の周波数的特徴を取り込み，細部構造の復元性能向上を目指す．実験の結果，従来の周波数情報を用いないRWKVの手法と比べて，精度がわずかに向上することを確認した． |
| （英） | Super-Resolution aims to reconstruct a high-resolution image from a low-resolution input. With the advent of deep learning, numerous CNN- and Transformer-based methods have proposed significant improvements; however, the trade-off between a global receptive field and computational cost remains an open challenge. Recently, Linear-Time Sequence Model such as Mamba and RWKV have attracted attention as promising alternatives due to their efficiency. Nevertheless, these models were originally developed for one-dimensional natural language and still face difficulties in effectively modeling the two-dimensional spatial structure inherent in images. In this paper, we propose a super-resolution method based on Linear-Time Sequence Model RWKV. Our method integrates frequency information into RWKV aiming to enhance spatial representations. Experiments show our method better reconstructs fine details and textures compared with a baseline based on RWKV. | |
| キーワード | （和） | 超解像 / 周波数情報 / 線形時間系列モデル / RWKV / / / / |
| （英） | Super-Resolution / Frequency Domain / Linear-Time Sequence Model / RWKV / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 424, PRMU2025-41, pp. 1-4, 2026年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-41 | |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2025-41 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IBISML ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-03-24 - 2026-03-25 |
| 開催地（和） | あわぎんホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人や動物の行動解析、マルチメディア認識技術 |
| 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 | 2026-03-PRMU-CVIM-IBISML-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 周波数情報を統合した線形時間系列モデルによる画像超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Frequency-Aware Linear-Time Sequence Model for Image Super-Resolution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像 / Super-Resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 周波数情報 / Frequency Domain |
| キーワード(3)（和/英） | 線形時間系列モデル / Linear-Time Sequence Model |
| キーワード(4)（和/英） | RWKV / RWKV |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 金澤 麗王 / Reo Kanazawa / カナザワ レオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 直史 / Naoshi Kaneko / カネコ ナオシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-24 10:00:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-41 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.424 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) |
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