| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-06-21 14:10
［ポスター講演］デモザイキングとホワイトバランスのマルチタスク学習の効果検証
○中込侑希・竹内涼矢・入山太嗣・小室 孝（埼玉大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究ではホワイトバランスとデモザイキングのマルチタスク学習において，デモザイキングとホワイトバランスを一括で学習するデータセットとそれぞれのみを学習するデータセットを用いた学習効果の検証を行う．実験では，ResNetおよびU-Netに基づくモデルを用いて，各処理に対し，一括で学習したモデルと各処理のみを学習したモデルでテストを行い，その結果を比較する．実験の結果，各処理のみを学習したモデルよりも，一括で学習したモデルのほうが，デモザイキング，ホワイトバランス共に主観的な観点から処理精度の向上が確認できた． |
| （英） |
In this study, we conducted an investigation on the learning effectiveness of jointly training demosaicking and white balance in a multi-task learning. We used datasets that were designed for jointly training of demosaicking and white balance, as well as datasets for sepalately training each task. We employed ResNet and U-Net models for the experiments and performed tests using models trained jointly and models trained separately for each task. The test results were compared to evaluate the performance. The experimental results showed that the models trained jointly achieved improved subjective performance for demosaicking and white balance. |
| キーワード |
（和） |
ホワイトバランス / デモザイキング / マルチタスク学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / |
| （英） |
White-Balance / Demosaicking / multitask learning / Convolutional neural network / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 19, IST2023-25, pp. 19-22, 2023年6月. |
| 資料番号 |
IST2023-25 |
| 発行日 |
2023-06-14 (IST) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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