近年、クラウドや5Gといった情報通信技術の急速な発展に伴い、自動車向けコンピュータビジョン分野においても、従来のスタンドアロンからクラウドへ計算資源を移すことによるサービス品質の向上が期待されている。しかしながら、車載カメラ動画像を5G通信網経由でクラウド側へ送信する際には、通信時間や通信コストの関係上、高いレートで圧縮する必要があり、圧縮による画質の低下が懸念されている。そこで、本研究では敵対的学習に基づき圧縮動画像を復元する一手法を検討し、その有用性について、クラウドを想定した物体検出アルゴリズムを用い評価する。
