論文の概要: Effects of Degradations on Deep Neural Network Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1807.10108v5
- Date: Wed, 29 Mar 2023 16:48:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 20:15:35.568587
- Title: Effects of Degradations on Deep Neural Network Architectures
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークアーキテクチャにおける劣化の影響
- Authors: Prasun Roy, Subhankar Ghosh, Saumik Bhattacharya, Umapada Pal
- Abstract要約: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、大規模画像分類の最近の進歩に影響を与えている。
劣化信号(ノイズ)の存在下でのそのようなネットワークの挙動は、ほとんど探索されていない。
本稿では,最も一般的な6つの画像劣化モデルに基づいて,画像分類のための6つの深層アーキテクチャの性能解析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.79337509555511
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep convolutional neural networks (CNN) have massively influenced recent
advances in large-scale image classification. More recently, a dynamic routing
algorithm with capsules (groups of neurons) has shown state-of-the-art
recognition performance. However, the behavior of such networks in the presence
of a degrading signal (noise) is mostly unexplored. An analytical study on
different network architectures toward noise robustness is essential for
selecting the appropriate model in a specific application scenario. This paper
presents an extensive performance analysis of six deep architectures for image
classification on six most common image degradation models. In this study, we
have compared VGG-16, VGG-19, ResNet-50, Inception-v3, MobileNet and CapsuleNet
architectures on Gaussian white, Gaussian color, salt-and-pepper, Gaussian
blur, motion blur and JPEG compression noise models.
- Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は,近年の大規模画像分類の進歩に大きな影響を与えている。
最近では、カプセル(ニューロンのグループ)を用いた動的ルーティングアルゴリズムが最先端の認識性能を示している。
しかし、劣化信号(ノイズ)の存在下でのそのようなネットワークの挙動はほとんど解明されていない。
ノイズロバスト性に対する異なるネットワークアーキテクチャに関する分析研究は、特定のアプリケーションシナリオにおいて適切なモデルを選択するために不可欠である。
本稿では,最も一般的な6つの画像劣化モデルに基づいて,画像分類のための6つの深層アーキテクチャの性能解析を行った。
本研究では,VGG-16,VGG-19,ResNet-50,Inception-v3,MobileNet,CapsuleNetアーキテクチャをガウス色,ガウス色,ソルト・アンド・ペッパー,ガウスブラー,モーションボケ,JPEG圧縮ノイズモデルで比較した。
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