動画像超解像システムの FPGA 実装

摘要

本研究では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたリアルタイムの動画像超解像システムをFPGA に実装し，その効果を検証する．CNN を用いた超解像では，入力画像を事前に拡大してネットワークに与える手法が提案されているが，本研究では水平及び垂直方向の反転を組み合わせる手法により，ネットワークに与えられる実質的な情報量の低下を防いでいる．このことにより，FPGA の資源制約からネットワーク規模やフィルタサイズが限定される中でも，ネットワークに最大限の情報を与えることができ，事前拡大を用いる手法と比べて高い品質を実現できることが示された．