クロススケール共起局所バイナリパターンを用いた画像分類法の研究 画像分類技術はコンピュータビジョン分野で重要な位置を占めており、画像特徴抽出はこの分野の核心的研究対象です。近年、局所バイナリパターン（Local Binary Pattern, LBP）は、その効率性と優れた記述能力により、テクスチャ分類や顔認識などの視覚タスクで広く利用されています。しかし、従来のLBP手法は幾何変換（回転やスケーリング）や画像ノイズに対して制約があり、その記述能力が劣化しやすいという課題がありました。これらの課題に対処するため、重慶郵電大学の肖斌らの研究チームは、学術誌「International Journal of Computer Vision」に「CS-COLBP: Cross-Scale Co-O...

非侵入性胶質腫瘤の等級分類に関する研究概要：知識蒸留に基づく軽量な畳み込みニューラルネットワーク 背景紹介 膠質腫瘍は中枢神経系の主要な腫瘍であり、早期検出が非常に重要です。世界保健機関（WHO）は膠質腫瘍をⅠ級からⅣ級に分類しており、Ⅰ級とⅡ級は低級膠質腫瘍（LGG）、Ⅲ級とⅣ級は高級膠質腫瘍（HGG）です。膠質腫瘍を正確に分類することは生存率の評価にとって非常に重要です。 磁気共鳴画像法（MRI）は医学の分野で膠質腫瘍の診断と治療によく使用される方法です。現在、多くの研究者が機械学習や深層学習の方法で膠質腫瘍を分類しています。例えば、Zacharakiらはサポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムをMRI画像に適用して膠質腫瘍を分類することに成功しました。一方、Fatemehらは畳み込...

GMConv:神経ネットワークの畳み込みカーネルの有効受容野の調整を実現 はじめに 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks、以下CNN）は、畳み込みカーネルの使用により画像分類や物体検出などのコンピュータービジョンタスクで顕著な成功を収めてきました。しかし、近年ではビジョントランスフォーマー（Vision Transformers、以下ViT）が注目を浴びており、これらは視覚認識タスクで優れた性能を発揮し、時にはCNNを超えることもあります。それにもかかわらず、CNNの改善に向けた取り組みは止まることなく、多くの研究が新しいCNNアーキテクチャの設計に取り組んでいます。特に大きな畳み込みカーネルを使用するCNNは、最新のViTに匹敵する性能...