Systematization of Theory in Approximated Compiler for Image Processing

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目的： 画像処理の応用範囲の広がりにより，画像処理の高速化需要は増加の一途をたどる．これに対応するべく登場した画像処理専用プログラミング言語 Halideは多くの影響を与えたが，コンパイラの制約から画像処理最大の特徴である，近似・間引きを使うことができない．本研究では，この視覚特性を最大限活かすコンパイラを構築するために，汎用的に使える近似高速化パターンをコンパイラに導入する．そして，人の主観に近い画質評価指標やコンパイラ最適化に必 要な計算順序パターンをヒントにして自動的に近似高速化を行う．更には，ハードウェア最適化まで実現することで，圧倒的な高速化を実現する画像処理コンパ イラの確立を目指す．計画： 2022年度の予定は「近似パターンの推論機能の検討および作成」と「画質評価機能の構築」，「プログラミング言語としての生成」であった． ３D LUTによる汎用高速化アルゴリズムの検討および次元圧縮による汎用的な高速化を検討し論文誌として投稿した．また，減衰型重みの動的な近似演算命令の作成と自動的な最良値の探索方法を検討し，国内研究会で発表している．画質評価機能の構築では，人の知覚限界をうまく評価できるような新たな計測方法を行い，検証しやすい画像符号化劣化を例にしてデータベースを構築した．加えて，汎用の近似画像処理に関する評価も現在データベースとして構築中である．プログラミング言語としての生成では，汎用畳み込みの短時間フーリエ変換による高速化や，量子化による整数畳み込みの高効率化方法を専用ドメイン固有言語として開発し，現在発表準備中である．また，このような流れを汎用化するためにアップサンプリングを例にした高速化フローの検証を行った．その他，国内で機械学習におけるコンパイラによる高速化に関する招待講演を行った．