論文の概要: High-dimensional Convolutional Networks for Geometric Pattern
Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08144v1
- Date: Sun, 17 May 2020 01:46:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 05:07:47.386998
- Title: High-dimensional Convolutional Networks for Geometric Pattern
Recognition
- Title（参考訳）: 幾何学的パターン認識のための高次元畳み込みネットワーク
- Authors: Christopher Choy, Junha Lee, Rene Ranftl, Jaesik Park, Vladlen Koltun
- Abstract要約: 本稿では,パターン認識問題に対する高次元畳み込みネットワーク(ConvNet)を提案する。
まず,32次元の高次元空間における線形部分空間の検出における畳み込みネットワークの有効性について検討した。
次に、剛体運動下での3次元登録と画像対応推定に高次元のConvNetを適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.43345656210992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many problems in science and engineering can be formulated in terms of
geometric patterns in high-dimensional spaces. We present high-dimensional
convolutional networks (ConvNets) for pattern recognition problems that arise
in the context of geometric registration. We first study the effectiveness of
convolutional networks in detecting linear subspaces in high-dimensional spaces
with up to 32 dimensions: much higher dimensionality than prior applications of
ConvNets. We then apply high-dimensional ConvNets to 3D registration under
rigid motions and image correspondence estimation. Experiments indicate that
our high-dimensional ConvNets outperform prior approaches that relied on deep
networks based on global pooling operators.
- Abstract（参考訳）: 科学や工学における多くの問題は、高次元空間における幾何学的パターンによって定式化することができる。
本稿では,幾何学的登録の文脈で発生するパターン認識問題に対して,高次元畳み込みネットワーク(convnets)を提案する。
まず,32次元の高次元空間における線形部分空間の検出における畳み込みネットワークの有効性について検討した。
次に,剛体運動と画像対応推定の下での3次元登録に高次元convnetを適用する。
実験の結果、我々の高次元ConvNetsは、グローバルプール演算子に基づくディープネットワークに依存する従来のアプローチよりも優れていた。
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