論文の概要: Cubical Ripser: Software for computing persistent homology of image and
volume data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12692v2
- Date: Fri, 12 Jun 2020 06:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 03:55:54.401407
- Title: Cubical Ripser: Software for computing persistent homology of image and
volume data
- Title（参考訳）: Cubical Ripser:画像とボリュームデータの永続的ホモロジーを計算するためのソフトウェア
- Authors: Shizuo Kaji, Takeki Sudo, Kazushi Ahara
- Abstract要約: 画像とボリュームデータの永続的ホモロジーを計算するためのキュービカル・リプサーを提案する。
我々は、永続的ホモロジーと畳み込みニューラルネットワークをうまく組み合わせた画像解析の例で、我々のソフトウェアを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5450828190071655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Cubical Ripser for computing persistent homology of image and
volume data (more precisely, weighted cubical complexes). To our best
knowledge, Cubical Ripser is currently the fastest and the most
memory-efficient program for computing persistent homology of weighted cubical
complexes. We demonstrate our software with an example of image analysis in
which persistent homology and convolutional neural networks are successfully
combined. Our open-source implementation is available online.
- Abstract（参考訳）: 画像および体積データの永続的ホモロジー(より正確には重み付き立方体錯体)を計算するための立方体リプサーを導入する。
我々の知る限り、立方体リプサーは現在、重み付き立方体の永続的ホモロジーを計算するための最も高速かつ最もメモリ効率の高いプログラムである。
我々は、永続的ホモロジーと畳み込みニューラルネットワークをうまく組み合わせた画像解析の例で、我々のソフトウェアを実証する。
当社のオープンソース実装はオンラインで利用可能です。
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