論文情報

柴田 蓮，山内 悠嗣，“画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習”，動的画像処理実利用化ワークショップ，2024．

概要

エッジコンピューティングを活用した画像認識システムは，通信量が増加するとネットワークの負担が大きくなるため通信速度が低下する問題が発生する．通信量削減のために圧縮・復元した画像を認識するアプローチが提案されたが，未圧縮の画像を用いて認識する場合と比べて認識精度が低下することが報告されている．そこで，本稿では画像を圧縮・復元するモデルと認識するモデルを End-to-End で学習するフレームワークを提案する．提案手法は，異なる 2 つのモデルを End-to-End で学習することで，画像を圧縮・復元した際に認識に有効な情報の欠落を防ぐことが可能となり，高精度な画像認識の実現が期待できる．

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Bibtex Reference

@inproceedings{柴田2024, 
　　author = {柴田 蓮 and 山内 悠嗣}, 
　　title = {画像の圧縮・復元モデルと認識モデルのEnd-to-End学習},
　　booktitle ={動的画像処理実利用化ワークショップ}, 
　　year = {2024}, 
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