2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3T5-GS-7] 画像処理・応用

2023年6月8日(木) 15:30 〜 17:10 T会場 (遠隔)

座長:吉田 周平(NEC) [オンライン]

15:50 〜 16:10

[3T5-GS-7-02] 省計算リソースの畳み込みオートエンコーダによる画像圧縮手法

〇森川 靖仁1、花沢 明俊1 (1. 九州工業大学)

[[オンライン]]

キーワード:オートエンコーダ、画像圧縮、次元削減

近年CubeSatをはじめとする超小型人工衛星が様々な機関で開発されている。超小型人工衛星は通信容量および計算処理のリソースが限られているため、撮影した衛星画像の送受信には画像圧縮を省計算リソースで行う必要がある。本研究では、超小型人工衛星に搭載可能な省計算リソースの畳み込みオートエンコーダの設計について、ダウンサンプリングの手法を変えて復元精度の比較を行った。プーリング層を搭載しているモデル、プーリング層の代わりにストライド幅の広い畳み込み層を用いたモデル、ストライド幅の広い畳み込み層のみを用いたモデルの3つについて、圧縮前後の画像に対してSSIM、PSNRでの評価を行った。その結果、プーリング層の代わりにストライド幅の広い畳み込み層を用いることによって復元精度が向上し、加えて画像のエッジがより再現されることが確かめられた。

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