2020 Fiscal Year Final Research Report
Mutual Conversion Method of Shared Computing Power in Deep Convolutional Neural Networks and Useful Image Processing
Project/Area Number |
18H03213
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60040:Computer system-related
|
Research Institution | Hokkaido University |
Principal Investigator |
Ikebe Masayuki 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)
|
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)
|
Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
Keywords | 深層ニューラルネットワーク / 有用画像処理 / 局所適応型輝度補正技術 / FPGA実装 |
Outline of Final Research Achievements |
In the local tone mapping we have been working on, the parameters of this process can be defined as the control points for spatial deformation, and we have found that it is appropriate to use DCNN for low-resolution images to identify spatial objects and manipulate the spatial and global control parameters for local functions in the tone-control function of this method. In DCNN (using U-net), image segmentation by tiling was found to be effective, especially for noise reduction (Poisson noise). In the case of tiling, it was found that the PSNR value was maintained at 32 dB even for 11x11 image blocks and overlap 3 pixels.
|
Free Research Field |
知的信号処理システム
|
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では「DCNNニューロン層の働き」と「有用な画像処理アルゴリズム」に共有する演算能力と物理的な意義を明確にできるのか?という問いに対する解を提示した。一つは、高効率高解像度画像処理の性能を落とさずに深層学習をどのように適用するか?また、有用画像処理において、どのような深層学習がHW構成に適用できるのか、そしてどのような応用ができるのかである。これらの解は,DCNNを含むシステムに対し,人が自ら性能と機能をハンドリングすることを意味する。DCNNと有用なアルゴリズム資産の相互乗りかえを許し,人が理解できる形でのシステム最適化を導くことに繋がる。
|