ハードウェア実装を考慮したシグマデルタ型CNNモデル

摘要

シグマデルタ型セルラーニューラルネットワークは空間領域シグマデルタ変調器であり，優れた画像再構成性能を有する．この方式では，CNNのAテンプレートに2次元ローパスフィルタを用いることによりDACを実現し，Cテンプレートを積分器，非線形出力関数を1-bit量子化器として設計する．CNNの持つ非線形最適化能力により，時空間ダイナミクスを通して最適な2値画像（ハーフトーン画像）及び再構成画像が得られる．しかしながら，Aテンプレートにはガウス型ローパスフィルタ等，実数係数を持つものを選択することが多く，ハードウェア実装には困難さが伴う．本稿では，将来のハードウェア実感を考慮したAテンプレート係数の単純化を行い，様々な画像に対する実験により，提案手法の有効性を確認した．