2020 Fiscal Year Annual Research Report
深層畳み込みニューラルネットと有用画像処理における共有演算能力の相互変換手法
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18H03213
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Research Institution | Hokkaido University |
Principal Investigator |
池辺 将之 北海道大学, 量子集積エレクトロニクス研究センター, 教授 (20374613)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高前田 伸也 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60738897)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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Keywords | 深層畳み込みニューラルネットワー / 有用画像処理 / 局所適応型輝度補正技術 / FPGA実装 |
Outline of Annual Research Achievements |
DCNN(カスコード型U-netを使用)において、特に雑音除去(ポアソンノイズ)ではタイリングによる画像分割が有効に働くことがわかった。また、層構造においても5層以上においての改善効果は持たない。タイリングにおいては、11x11での画像ブロックとOverlap3画素においてもPSNR値を32dB保つことが明らかになった。このことから、Full-HD以上画像の処理においてHWを最小化して深層学習ベースの雑音除去が可能となる。また、性能の向上について、ネットのカスケード構造が有効であることがわかった。このとき、第1ネットは雑音を再構成する。そのため、第2ネットは再構成された雑音を学習して、雑音がない状態の画像に近づける。このときPSNR値に変化は見られなかったが、特にグラデーション領域の滑らかさが際立った画像が得られることもわかった。本手法をエッジデバイスOKI AE2100 AI Edge computerに実装し、効果を確認した。
また、本研究で研究沿進めてきた局所輝度補正手法において、画像を一つの輝度変換空間でローカル・グローバル領域の演算を行うためには高周波領域に着目すれば良いことがわかった。また、低周波領域は、高周波の抽出に対して消された成分を復元する問題に帰着でき、それは輝度変換空間を変形することでなされることがわかった。このことから、本処理のパラメータを空間変形を行う制御点として定義できて、低解像度化した画像に対するDCNNを、空間物体の識別と本手法の輝度補正関数におけるローカル関数用の空間制御とグローバル制御パラメータを操作することが適当との知見を得ることができた。
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Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Journal Article] Quantification of Joint Space Width Difference on Radiography Via Phase-Only Correlation (POC) Analysis: a Phantom Study Comparing with Various Tomographical Modalities Using Conventional Margin-Contouring2021
Author(s)
Aimi Taguchi, Shun Shishido, Yafei Ou, Masayuki Ikebe, Tianyu Zeng, Wanxuan Fang, Koichi Murakami, Toshikazu Ueda, Nobutoshi Yasojima, Keitaro Sato, Kenichi Tamura, Kenneth Sutherland, Nozomi Oki, Ko Chiba, Kazuyuki Minowa, Masataka Uetani & Tamotsu Kamishima
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Journal Title
Journal of Digital Imaging
Volume: 34
Pages: 96-104
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] STATICA: A 512-Spin 0.25M-Weight Annealing Processor with an All-Spin-Updates-at-Once Architecture for Combinatorial Optimization with Complete Spin-Spin Interactions,2021
Author(s)
Kasho Yamamoto, Kazushi Kawamura, Kota Ando, Normann Mertig, Takashi Takemto, Masanao Yamaoka, Hiroshi Teramoto, Akira Sakai, Shinya Takamaeda-Yamazaki, and Masato Motomura
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Journal Title
IEEE Journal of Solid-State Circuits
Volume: 56
Pages: 165-178
DOI
Peer Reviewed
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