FIT2016 第15回情報科学技術フォーラム 開催日:2016年9月7日(水)~9日(金) 会場:富山大学キャンパス
抄録
RI-005
4出力の畳み込みニューラルネットワークを用いた超解像
加藤 裕・大谷真也・黒木修隆・廣瀬哲也・沼 昌宏(神戸大)
本稿では,4出力のCNNを用いた超解像アーキテクチャを提案する.従来のCNNを用いた超解像 (SRCNN) はBicubic法による仮拡大処理が必要であったが,我々は,Bicubic法を必要とせず,CNNのみで直接4倍の画素を生成する超解像手法を実現した.出力画素の配置を4つのグループに分け,それぞれにCNNの4つの出力チャンネルを対応させた.これにより,拡大前の画像と拡大後の画像との間でend-to-endの学習が可能になった.実験では,従来SRCNNに比べPSNRで0.39 dB高い36.88 dBを達成した.