論文の概要: Harmonic Convolutional Networks based on Discrete Cosine Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06570v3
• Date: Sat, 9 Apr 2022 18:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 04:52:50.749824
• Title: Harmonic Convolutional Networks based on Discrete Cosine Transform
• Title（参考訳）: 離散コサイン変換に基づく高調波畳み込みネットワーク
• Authors: Matej Ulicny, Vladimir A. Krylov, Rozenn Dahyot
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴空間内の局所相関パターンをキャプチャするためにフィルタを学習する。 離散コサイン変換(DCT)によって定義されるプリセットスペクトルフィルタの組み合わせとして,これらのフィルタを学習することを提案する。 提案するDCTベースの高調波ブロックは、従来の畳み込み層を置き換え、新しいCNNアーキテクチャや既存のCNNアーキテクチャの部分的にあるいは完全に調和したバージョンを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.228285747845778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) learn filters in order to capture local correlation patterns in feature space. We propose to learn these filters as combinations of preset spectral filters defined by the Discrete Cosine Transform (DCT). Our proposed DCT-based harmonic blocks replace conventional convolutional layers to produce partially or fully harmonic versions of new or existing CNN architectures. Using DCT energy compaction properties, we demonstrate how the harmonic networks can be efficiently compressed by truncating high-frequency information in harmonic blocks thanks to the redundancies in the spectral domain. We report extensive experimental validation demonstrating benefits of the introduction of harmonic blocks into state-of-the-art CNN models in image classification, object detection and semantic segmentation applications.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴空間内の局所相関パターンをキャプチャするためにフィルタを学習する。 本稿では,これらのフィルタを離散コサイン変換(DCT)によって定義されたプリセットスペクトルフィルタの組み合わせとして学習することを提案する。 提案するdctベースの高調波ブロックは、従来の畳み込み層を置き換え、新しいcnnアーキテクチャの一部または完全高調波バージョンを生成する。 DCTエネルギー圧縮特性を用いて、スペクトル領域の冗長性により、高周波数情報をハーモニックブロックにトラッピングすることで、高調波ネットワークを効率的に圧縮できることを示す。 画像分類,オブジェクト検出,セマンティクスセグメンテーションアプリケーションにおいて,最先端cnnモデルに高調波ブロックを導入することの利点を実証する広範な実験的検証を行った。

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