目的
画像の局所的特徴に大域的特徴を対応付けることで、大域的特徴と局所的特徴とをバランスよく伝達して、精度よく画像情報の変換を行うことが可能なニューラルネットワークの画像情報変換器およびそのプログラムを提供する。
効果
曖昧性を抑えた局所的特徴を大域的特徴とともに伝達することができ、出力画像情報における細部の精度の劣化を抑えることができる。
技術概要
ｍ（ｍは１以上の整数）個の解像度の画像情報を入力し、ｎ（ｎは１以上の整数）個の解像度の画像情報に変換する複数のマルチスケール変換器を、入力側から出力側に向かって連結した畳み込みニューラルネットワークの画像情報変換器であって、
前記マルチスケール変換器は、
前記ｍ個の解像度の画像情報から、学習済みのパラメータを用いた畳み込み演算により予め定めた１個の解像度分の特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量生成部で生成された特徴量から、学習済みのパラメータを用いた畳み込み演算により前記ｎ個の解像度の画像情報を生成する画像情報生成部と、
前記画像情報生成部で生成された画像情報に対して、当該マルチスケール変換器に入力された画像情報の中で解像度が同じ画像情報を合成する画像合成部と、を備え、
前記ｍが２以上である前記マルチスケール変換器の前記特徴量生成部は、前記ｍ個の解像度の画像情報を、当該マルチスケール変換器の入出力の中で最小の解像度の画像情報に畳み込み演算し、演算結果を加算または連結することで、前記特徴量を生成することを特徴とする画像情報変換器。
基本情報
開放特許情報
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登録者情報
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