マルチモーダル辞書学習による先端計測のための画像再構成
| 体系的番号 |
JPMJAX23CJ |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CJ |
研究代表者 |
長沼 一輝 東京工業大学, 情報理工学院, 大学院生
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 概要 | 本研究では、モデル化が困難な構造をスパースに表現する変換（辞書）をデータから学習するアプローチに基づき、「計測対象固有の構造」を再構成することを目指す。具体的には、「厳しく多様な劣化に対応できるロバスト性」と「複数ドメインの計測データを統合的に利用できる柔軟性」を備えたマルチモーダル辞書学習法を開発し、計測対象固有の構造を再構成する技術を確立することを達成目標とする。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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