SUN Lab
Visual Computing and Efficient Intelligence
Research Details
研究内容詳細
SUN Lab の研究テーマの詳細をご紹介します。
学習型画像圧縮（Learned Image Compression: LIC）
ニューラルネットワークの急速な進展に伴い、学習型画像圧縮は従来の画像圧縮標準と比較して優れた符号化性能を示しています。
CVPR 2023 Highlight
Transformer-CNN 混合アーキテクチャによる学習型画像圧縮
Transformer と CNN を融合した高効率な学習型画像圧縮フレームワークを提案しました。
学習型動画像圧縮（Learned Video Compression: LVC）
学習型動画像圧縮は、従来の動画像圧縮標準と比較して優れた符号化効率を示しています。
ICML 2026
MoVie: テキスト誘導によるマルチモーダル動画像圧縮
MoVie は、映像中心の Transformer-CNN ブロック、二段階のテキスト融合、履歴条件付き符号化を組み合わせたテキスト誘導型のマルチモーダル動画像圧縮フレームワークです。
マシン向け画像符号化（Image Coding for Machines）
マシン向け画像符号化は、伝送量を削減しながら物体検出や追跡などの機械視覚タスクの精度向上を目的としています。
FPGA ベース学習型画像圧縮（LIC）システム
F-LIC: FPGA-based Learned Image Compression with a Fine-grained Pipeline
本研究では、細粒度パイプラインを備えた汎用 FPGA アクセラレータを検討し、CNN ベースの処理を効率的に実行できる構成を示しました。
VCIP 2022 Best Demo Award
FPGA 上のリアルタイム学習型画像コーデック
本デモでは、720p・30 fps の映像を取得し、Xilinx VCU118 FPGA ボードで符号化、別の FPGA ボードで復号します。さらに、遅延・消費電力評価と異なる FPGA 間での動作を実証しています。
ASIC チップ設計
