WEKO3
アイテム
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
http://hdl.handle.net/10228/0002001562
http://hdl.handle.net/10228/000200156209200f94-1b54-4090-9ff1-c137d2b8b17c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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LaSEINE-2023_DC02.pdf (723.4 KB)
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| アイテムタイプ | 共通アイテムタイプ(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2025-04-09 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 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 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| その他のタイトル | ||||||||||||||
| その他のタイトル | Image compression method using convolutional autoencoder with low computational resources | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 著者 |
森川, 靖仁
× 森川, 靖仁
× 花沢, 明俊
WEKO
23300
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| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | In recent years, nano-satellites such as CubeSat have been developed by various organizations. Since nano-satellites have limited communication capacity and computational resources, image compression must be performed with reduced computational resources for transmission and reception of captured satellite images. In this study, the designs of computationally resource-efficient convolutional autoencoder that can be installed in a nano-satellite is a compared in terms of recovery accuracy by using different downsampling methods. Three models were evaluated by SSIM and PSNR for images after compression: a model with pooling layers, a model using convolutional layers with wide stride widths instead of pooling layers, and a model using only convolutional layers with wide stride widths. The results showed that using convolutional layers with wide stride widths instead of pooling layers improved the restoration accuracy and better preserved the edges of the image. | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | 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。 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）, 2023年6月6日-9日, 熊本城ホール(熊本県熊本市) ＋ オンライン | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 人工知能学会全国大会論文集 p. 3T5-GS-7-02, 発行日 2023-07 |
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| 出版社 | ||||||||||||||
| 出版者 | 人工知能学会 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_3T5GS702 | |||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2758-7347 | |||||||||||||
| 会議記述 | ||||||||||||||
| 会議名 | 2023年度 人工知能学会全国大会（第37回） | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 開始年 | 2023 | |||||||||||||
| 開始月 | 06 | |||||||||||||
| 開始日 | 06 | |||||||||||||
| 終了年 | 2023 | |||||||||||||
| 終了月 | 06 | |||||||||||||
| 終了日 | 09 | |||||||||||||
| 開催会場 | 熊本城ホール | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 開催地 | 熊本県熊本市 | |||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 開催国 | JPN | |||||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||||
| 値 | yes | |||||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||||
| 値 | 14182 | |||||||||||||
