著者

吉田 英司 三田 誠一

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.157, pp.29-34, 2007-07-17

参考文献数

8

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本論文では四元数ニューラルネットワークと実数ニューラルネットワークの性能比較について扱う.主に数字認識と顔認識実験についての比較をする.その際に四元数ニューラルネットワークには実数ニューラルネットワークに見られない興味深い性質が現れたのでその説明を行う.

著者

中尾 鷹詔 久保田 智規 吉田 英司

雑誌

研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム(OS) (ISSN:21888795)

巻号頁・発行日

vol.2020-OS-148, no.7, pp.1-6, 2020-02-20

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近年,動画データの増大が著しく,どのようにサーバやクラウドに転送・蓄積するかが課題となっている.また,ディープラーニング技術の進化に伴い AI による画像解析の需要が高まっている.そこで,我々は動画像を解析可能かつより小さなデータサイズに符号化する手法を研究している.本稿では物体検出手法の一つである YOLOv3 を対象として,AI が物体を検出するのに必要な領域を解析し,不要な領域のみ画質を劣化させる高効率な動画像符号化方式を提案する.本手法を用いることで,人が解析することを想定した符号化方式と比べて圧縮率と検出率が向上することを確認した.