| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| D-11 |
| セッション名 |
| 画像工学 |
| 講演日 |
| 2023/3/7 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 2402教室 |
| 講演番号 |
| D-11-12 |
| タイトル |
| 特徴量圧縮モデルへの注意機構導入の検討 |
| 著者名 |
| ◎飯野 景, 高橋美穂, 渡辺 裕, 江田毅晴, 榎本昇平, 坂本 啓, 史 旭, 森永一路, |
| キーワード |
| 特徴量圧縮, 協調型知能, 注意機構 |
| 抄録 |
|
協調型知能（Collaborative Intelligence）では，DNN モデルを中間層で分割し，前段をエッジデバイスに後段をクラウドサーバに配置する．こ の方式では分割した前段の出力である特徴量がクラウド側に伝送されるため，従来の画像圧縮技術と同様に特徴量の圧縮技術が重要となる．特徴量圧縮のためにオートエンコーダ型の圧縮モデルを使用する研究が近年発表されている．しかし，これらの研究の多くはモデルの学習法に注目しており，最適なモデルの構造についての研究はなされていない．そこで本研究では，圧縮モデルへの注意機構（Attention）の導入を検討する。 する． |
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