論文の概要: A Simple Fix for Convolutional Neural Network via Coordinate Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10589v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 00:31:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 08:40:16.810247
• Title: A Simple Fix for Convolutional Neural Network via Coordinate Embedding
• Title（参考訳）: コーディネート埋め込みによる畳み込みニューラルネットワークの簡単な修正法
• Authors: Liliang Ren, Zhuonan Hao
• Abstract要約: 座標埋め込みによるCNNモデルに座標情報を組み込むための簡単な手法を提案する。 我々のアプローチは下流モデルアーキテクチャを変更せず、オブジェクト検出のようなタスクのためにトレーニング済みのモデルに容易に適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1320960069210484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNN) has been widely applied in the realm of computer vision. However, given the fact that CNN models are translation invariant, they are not aware of the coordinate information of each pixel. Thus the generalization ability of CNN will be limited since the coordinate information is crucial for a model to learn affine transformations which directly operate on the coordinate of each pixel. In this project, we proposed a simple approach to incorporate the coordinate information to the CNN model through coordinate embedding. Our approach does not change the downstream model architecture and can be easily applied to the pre-trained models for the task like object detection. Our experiments on the German Traffic Sign Detection Benchmark show that our approach not only significantly improve the model performance but also have better robustness with respect to the affine transformation.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はコンピュータビジョンの領域で広く応用されている。 しかし、cnnモデルが翻訳不変であるという事実から、各ピクセルの座標情報を認識していない。 したがって、cnnの一般化能力は、各ピクセルの座標に直接作用するアフィン変換をモデルが学習するためには座標情報が必要であるため、制限される。 本稿では,座標埋め込みによる座標情報をCNNモデルに組み込むための簡単な手法を提案する。 我々のアプローチは下流モデルアーキテクチャを変更せず、オブジェクト検出のようなタスクのためにトレーニング済みのモデルに容易に適用することができる。 ドイツ交通信号検出ベンチマークの実験により,本手法はモデル性能を著しく向上するだけでなく,アフィン変換に対する堅牢性も向上することが示された。

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