論文の概要: Volumetric Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09433v1
• Date: Sat, 18 Jul 2020 14:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 05:41:15.808737
• Title: Volumetric Transformer Networks
• Title（参考訳）: 容積変圧器ネットワーク
• Authors: Seungryong Kim, Sabine S\"usstrunk, Mathieu Salzmann
• Abstract要約: 学習可能なモジュールである容積変換器ネットワーク(VTN)を導入する。 VTNは、中間CNNの空間的およびチャネル的特徴を再設定するために、チャネル回りの歪み場を予測する。 実験の結果,VTNは特徴量の表現力を一貫して向上し,細粒度画像認識とインスタンスレベルの画像検索におけるネットワークの精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.85542905676712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing techniques to encode spatial invariance within deep convolutional neural networks (CNNs) apply the same warping field to all the feature channels. This does not account for the fact that the individual feature channels can represent different semantic parts, which can undergo different spatial transformations w.r.t. a canonical configuration. To overcome this limitation, we introduce a learnable module, the volumetric transformer network (VTN), that predicts channel-wise warping fields so as to reconfigure intermediate CNN features spatially and channel-wisely. We design our VTN as an encoder-decoder network, with modules dedicated to letting the information flow across the feature channels, to account for the dependencies between the semantic parts. We further propose a loss function defined between the warped features of pairs of instances, which improves the localization ability of VTN. Our experiments show that VTN consistently boosts the features' representation power and consequently the networks' accuracy on fine-grained image recognition and instance-level image retrieval.
• Abstract（参考訳）: ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)内の空間不変性を符号化する既存の技術は、全ての特徴チャネルに同じワープフィールドを適用する。 これは、個々の特徴チャネルが異なる意味的部分を表現することができ、異なる空間変換を行うことができるという事実を説明できない。 この制限を克服するために、中間cnnの特徴を空間的およびチャネル的に再構成するために、チャネル毎の歪場を予測する学習可能なモジュール、ボリュームトランスフォーマネットワーク(vtn)を導入する。 我々は,VTNをエンコーダ・デコーダネットワークとして設計し,機能チャネルをまたいで情報の流れを制御し,セマンティック部分間の依存関係を考慮に入れた。 さらに,vtnのローカライズ能力を向上させるために,インスタンス対の反り特徴間に定義された損失関数を提案する。 実験の結果,VTNは特徴量の表現力を一貫して向上し,細粒度画像認識とインスタンスレベルの画像検索におけるネットワークの精度が向上することがわかった。

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