多次元信号・画像処理研究室
接空間適応制御ネットワークの開発用に、TanSacNetプロジェクトを更新しました。
orthonormalTransform.pyでのバッチ処理および低次元近似サンプルを含めました。PyTorchおよびCUDA環境での効率性を向上させるため、勾配計算と逐次行列処理を最適化しました。このプレリリース版では、MATLABサポートの主な更新と全体的なコードの安定性とともに、新しいPyTorchの実装が反映されています。
APSIPA Transactions on Signal and Information Processing論文掲載
約半年ぶりにSaivDr (Sparsity-Aware Image and Volumetric Data Restoration) パッケージを更新しました。
今回は新たに，MATLAB Deep Learning Toolbox と共に利用できるカスタムレイヤとサンプルコードを追加しました。これまでよりも柔軟なDAG構成ができます。
NSOLTによって，Parseval タイトで対称な多重解像度の畳み込み層を実現できます。NSOLTを畳み込み層として畳み込みニューラルネットワークの片隅に置くこともできます。
是非お試し下さい。
謝辞：本研究は科研費19H04135の助成による。
以下の研究成果が IEEE/IEIE ICCE-Asia @ソウル（韓国）に採択されました。
Title: ‘Convolutional Nonlinear Dictionary with Cascaded Structure Filter Banks’
Authors: Ruiki Kobayashi and Shogo Muramatsu
また、以下のタイトルで村松がチュートリアルを担当します。
Tutorial Title: Sparsity-Aware High-Dimensional Data Restoration with Convolutional Dictionary Learning
Lecturer: Shogo Muramatsu
なお、COVID-19の影響で開催が4月から11月に延期となりました。
2019年5月12日～17日、イギリス ブライトンにある The Brighton Centre にてIEEE ICASSP2019が開催されました。
MSIP Labからは修士2年 金子が以下の発表を行いました。（資料）
Paper: 2153
Location: Poster area F
Session: IVMSP-P2: Image, Video, and Multidimensional Signal Processing
Time: Tuesday, May 14, 17:30 – 19:30
Presentation: Poster
Title: CONVOLUTIONAL-SPARSE-CODED DYNAMIC MODE DECOMPOSITION AND ITS APPLICATION TO RIVER STATE ESTIMATION
Authors: Yuhei Kaneko, Shogo Muramatsu, Hiroyasu Yasuda, Kiyoshi Hayasaka, Yu Otake, Shunsuke Ono, Masahiro Yukawa
有名企業や各国名門大学に所属する方々の貴重な講演や研究発表を通しての国際交流等、全ての経験が素晴らしいものでした。
以下の研究成果が IEEE ICASSP2019@Brighton（英国）に採択されました。
Title: ‘CONVOLUTIONAL-SPARSE-CODED DYNAMIC MODE DECOMPOSITION AND ITS APPLICATION TO RIVER STATE ESTIMATION’
Authors: Yuhei Kaneko, Shogo Muramatsu, Hiroyasu Yasuda, Kiyoshi Hayasaka, Yu Otake, Shunsuke Ono, Masahiro Yukawa
Session Type: Poster
Session Title: ‘Enhancement and Restoration II’
2017年9月17日〜20日に中国北京のChina National Convention CenterにてICIP2017が開催されました。
本研究室からは、以下の２件の発表を行いました。
M2長山
Paper Title: COMPLEX NONSEPARABLE OVERSAMPLED LAPPED TRANSFORM FOR SPARSE REPRESENTATION OF MILLIMETER WAVE RADAR IMAGE
村松
Paper Title: MULTIDIMENSIONAL NONSEPARABLE OVERSAMPLED LAPPED TRANSFORMS: THEORY AND DESIGN
また、村松は以下のセッションの座長を務めました。
Elad 先生が基調講演で述べていた「なぜ、ReLUは Positiveだけなんだ？」という訴えに共感を覚え、Givens変換を扱う論文がBest Paper Award を受賞するなど、本研究室にもまだまだ貢献できる余地があるとの思いを胸に帰国しました。
OBの陈君と姚君には大変に良くしてもらいました。谢谢！
辞書学習法Method of optimal directions(MOD)で有名なKjersti Engan先生(University of Stavanger, Norway)らの以下の論文で、私たちのNSOLT(ICASSP2014）論文が構造化辞書学習の一手法として引用されました。
NSOLTについてはこちら。