[4G2-GS-2k] 機械学習：基礎理論

[4G2-GS-2k-05] 斉次応答性活性化関数Yamatani Activationと単一画像超解像への応用

〇吉村 拓馬¹ (1. 株式会社ポコアポコネットワークス)

キーワード：単一画像超解像、斉次応答性

本研究では2変数を入力とする斉次性を満たす活性化関数であるYamatani Activationを提案し，この応用例として単一画像超解像を示す. このYamatani Activationを用いたバイアス項を持たないYamatani Convolutionのみから構成されたニューラルネットワークは，入力に対し出力が斉次性を満たすように応答する．
単一画像超解像に用いれば，画像のダイナミックレンジに依存しない，また微分成分に斉次応答する超解像が実現できる．この性質の有用性を検証するため，様々なエッジパターンを描画した人工画像のみをNNに学習させ，このNNが実画像の超解像にも対応しているか検証した．その結果，DIV2K, 倍率2, RGB3チャネル評価条件でPSNR32.56, SSIM 0.915を実現した．
また，人工画像のみを学習画像として用いるため，対象のドメインに依存しない，実画像に含まれるノイズを学習しない，また実画像を収集する必要がないのが利点である．この利点は写真よりも，描き方が多様，ノイズが目立つ，使用許諾を取るのが難しいイラストで有用だと言える．