| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2018-02-16 13:00
画像変換のためのマルチスケール残差ネットワークの検討
○遠藤 伶・河合吉彦・望月貴裕（NHK） |
| 抄録 |
（和） |
近年，ディープニューラルネットが大きな注目を集めており，物体認識やシーン分類，白黒画像のカラー化，画像の領域セグメンテーションなど，様々な分野で広く研究されている．その中でも，白黒カラー化や領域セグメンテーションなどの，画像を入力し画像を出力するタスクは特に活発に研究されており，そのようなタスクで用いる画像変換ネットワークが，数多く提案されている．本稿では，複数な空間的スケールの特徴計算経路を並列に持つ，画像変換のためのMulti-Scale Residual Network (MSRN)を提案する．MSRNは，複数の空間的スケールの特徴を並列に保持し，各スケールの特徴を残差ユニットにより繰り返し更新する構造を持つ．それにより，ネットワークが多様なスケールの画像特徴を獲得し、出力画像の精度向上が期待できる．手法の概要と，領域セグメンテーション用のMS-COCO Stuffを用いてMSRNを評価した結果を示す． |
| （英） |
In recent years, deep neural networks have widely studied in various fields such as object recognition, scene classification, colorization of monochrome images, and region segmentation of images. Especially, image converting tasks, such as colorization and region segmentation, are studied actively in particular, and, various image-to-image translation neural network for the image converting tasks have been proposed. In this paper, we propose Multi-Scale Residual Network (MSRN) for image converting with parallel calculation paths of various spatial scale features of images. MSRN has a structure that holds features of multiple spatial scales in parallel and calculates residuals of the feature of each scale by using the features of all scales. As a result, it can be expected that a network can be obtained various local features on various spatial scales. MSRN is evaluated using MS-COCO Stuff for region segmentation, and the outline of the method and its result are shown. |
| キーワード |
（和） |
ディープニューラルネット / 画像変換 / 残差ユニット / / / / / |
| （英） |
Deep neural network / Image-to-image translation / Residual unit / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 42, no. 4, ME2018-35, pp. 319-322, 2018年2月. |
| 資料番号 |
ME2018-35 |
| 発行日 |
2018-02-08 (MMS, HI, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-ITS IEICE-IE MMS HI ME AIT |
| 開催期間 |
2018-02-15 - 2018-02-16 |
| 開催地（和） |
北海道大学 |
| 開催地（英） |
Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） |
画像処理および一般 |
| テーマ（英） |
Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2018-02-ITS-IE-MMS-HI-ME-AIT |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
画像変換のためのマルチスケール残差ネットワークの検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Study of Multi-Scale Residual Network for Image-to-Image Translation |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
ディープニューラルネット / Deep neural network |
| キーワード(2)（和/英） |
画像変換 / Image-to-image translation |
| キーワード(3)（和/英） |
残差ユニット / Residual unit |
| キーワード(4)（和/英） |
/ |
| 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） |
遠藤 伶 / Rei Endo / エンドウ レイ |
| 第1著者 所属（和/英） |
日本放送協会 (略称： NHK)
Japan Broadcasting Corporation (略称： NHK) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
河合 吉彦 / Yoshihiko Kawai / カワイ ヨシヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） |
日本放送協会 (略称： NHK)
Japan Broadcasting Corporation (略称： NHK) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
望月 貴裕 / Takahiro Mochizuki / モチヅキ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
日本放送協会 (略称： NHK)
Japan Broadcasting Corporation (略称： NHK) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第4著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第5著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第6著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第7著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第8著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第9著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第10著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第11著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第12著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第13著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第14著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第15著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第16著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第17著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第18著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第19著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第20著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第21著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第21著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第22著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第22著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第23著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第23著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第24著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第24著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第25著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第25著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第26著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第26著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第27著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第27著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第28著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第28著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第29著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第29著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第30著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第30著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第31著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第31著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第32著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第32著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第33著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第33著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第34著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第35著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
/ / |
| 第36著者 所属（和/英） |
(略称： )
(略称： ) |
| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2018-02-16 13:00:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2018-35, HI2018-35, ME2018-35, AIT2018-35 |
| 巻番号（vol） |
vol.42 |
| 号番号（no） |
no.4 |
| ページ範囲 |
pp.319-322 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2018-02-08 (MMS, HI, ME, AIT) |
|