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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-25 10:25 wganBCS: Block-wise image compressive sensing and reconstruction model using adversarial training to eliminate block effects ○Boyan Chen（Hosei Univ./NPU）・Kaoru Uchida（Hosei Univ.）  CS2021-60 IE2021-19 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | The famous block-wise compressive sensing (BCS) paradigm can greatly reduce the memory consumption of sensing matrix compared with traditional image compressive methods. However, BCS paradigm still suffers from two issues. One is that block-wise sensing causes heavy block effect on the reconstructed image, which leads to degradation in the image quality metrics. Another is that the sate of art block wise image compressive sensing methods only use mean square error loss function to optimize their models, which causes the reconstructed images over smoothed. In this paper, we incorporate generative adversarial training into BCS paradigm and propose a new block wise image compressive sensing and reconstruction model called wganBCS, which a combination of traditional L2 loss and the wasserstein loss are used to optimize the model. We propose a modified wasserstein GAN (WGAN) network to deal with the block effect caused by the block wise compressive sensing. Specifically speaking, the generator network will minimize the wasserstein distance calculated by the critic network to keep the reconstructed images visually authentic to ground truth images. Experimental result shows that our model is superior both in visual authenticity and the image quality metrics compared to most state of art image compressive sensing methods. |
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| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Image compressed sensing / Generative adversarial Networks / Deep Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 269, IE2021-19, pp. 1-6, 2021年11月. | |
| 資料番号 | IE2021-19 | |
| 発行日 | 2021-11-18 (CS, IE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CS2021-60 IE2021-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IPSJ-AVM CS IE ITE-BCT |
| 開催期間 | 2021-11-25 - 2021-11-25 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像符号化，通信・ストリーム技術，一般 |
| テーマ（英） | Image coding, Communications and streaming technologies, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2021-11-AVM-CS-IE-BCT |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | wganBCS: Block-wise image compressive sensing and reconstruction model using adversarial training to eliminate block effects |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Image compressed sensing |
| キーワード(2)（和/英） | / Generative adversarial Networks |
| キーワード(3)（和/英） | / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Boyan Chen / Boyan Chen / |
| 第1著者 所属（和/英） | Hosei University/Northwestern Polytechnical University (略称： 法政大/NPU) Hosei University/Northwestern Polytechnical University (略称： Hosei Univ./NPU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 薫 / Kaoru Uchida / |
| 第2著者 所属（和/英） | 法政大学 (略称： 法政大) Hosei University (略称： Hosei Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-25 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | CS2021-60, IE2021-19 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.268(CS), no.269(IE) |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-18 (CS, IE) |
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