| 講演名 | 2023-03-03 疎なボクセルデータのための省メモリなトライリニアアップサンプリング 山下 陸(東大), 松井 勇佑(東大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 我々は疎なボクセルデータに対するメモリ効率の良いトライリニアアップサンプリングアルゴリズムを提案する．提案手法は疎なボクセルデータを圧縮した行列の演算処理だけでアップサンプリングを実現した．実験の結果，特にボクセルの持つ特徴量ベクトルの次元数が多い場合，従来手法に比べて提案手法のメモリ効率が5倍優れることが分かった． |
| 抄録(英) | We propose a memory-efficient Trilinear Up-sampling algorithm for sparse voxel data. Unlike conventional dense Trilinear Up-sampling, our approach can up-sample the sparse data while keeping it sparse. We first check the region around each input voxel to ensure a valid space. We then iteratively update the feature vectors corresponding to the space while considering the contribution of each input voxel. The experiments on both CPU and GPU showed that our approach is much more memory efficient, especially when the feature vectors are high-dimension ($80$ % for $D=100$). |
| キーワード(和) | 三次元画像処理 / ボクセル / アップサンプリング / 省メモリ化 |
| キーワード(英) | 3D image processing / Voxel / Up-sampling / Memory efficient |
| 資料番号 | PRMU2022-102,IBISML2022-109 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IBISML / IPSJ-CVIM |
|---|---|
| 開催期間 | 2023/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Information-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 疎なボクセルデータのための省メモリなトライリニアアップサンプリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Memory Efficient Trilinear Up-sampling for Sparse Voxels |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 三次元画像処理 / 3D image processing |
| キーワード(2)（和/英） | ボクセル / Voxel |
| キーワード(3)（和/英） | アップサンプリング / Up-sampling |
| キーワード(4)（和/英） | 省メモリ化 / Memory efficient |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山下 陸 / Riku Yamashita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松井 勇佑 / Yusuke Matsui |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2023-03-03 |
| 資料番号 | PRMU2022-102,IBISML2022-109 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PRMU-404,IBISML-405 |
| ページ範囲 | pp.226-231(PRMU), pp.226-231(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |