論文の概要: A survey on Kornia: an Open Source Differentiable Computer Vision Library for PyTorch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10521v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 08:48:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:16:11.386536
• Title: A survey on Kornia: an Open Source Differentiable Computer Vision Library for PyTorch
• Title（参考訳）: PyTorchのためのオープンソースの微分可能コンピュータビジョンライブラリKorniaに関する調査
• Authors: E. Riba, D. Mishkin, J. Shi, D. Ponsa, F. Moreno-Noguer and G. Bradski
• Abstract要約: Korniaは、汎用的なコンピュータビジョン問題を解決することを目的とした、さまざまなルーチンとモジュールのセットに基づいて構築された、オープンソースのコンピュータビジョンライブラリである。 パッケージはPyTorchをメインバックエンドとして使用しており、効率だけでなく、逆自動微分エンジンを利用して複雑な関数の勾配を定義し、計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents Kornia, an open source computer vision library built upon a set of differentiable routines and modules that aims to solve generic computer vision problems. The package uses PyTorch as its main backend, not only for efficiency but also to take advantage of the reverse auto-differentiation engine to define and compute the gradient of complex functions. Inspired by OpenCV, Kornia is composed of a set of modules containing operators that can be integrated into neural networks to train models to perform a wide range of operations including image transformations,camera calibration, epipolar geometry, and low level image processing techniques, such as filtering and edge detection that operate directly on high dimensional tensor representations on graphical processing units, generating faster systems. Examples of classical vision problems implemented using our framework are provided including a benchmark comparing to existing vision libraries.
• Abstract（参考訳）: Korniaは、汎用的なコンピュータビジョン問題を解決することを目的とした、さまざまなルーチンとモジュールのセットに基づいて構築されたオープンソースのコンピュータビジョンライブラリである。 パッケージはPyTorchをメインバックエンドとして使用しており、効率だけでなく、逆自動微分エンジンを利用して複雑な関数の勾配を定義し、計算する。 opencvにインスパイアされたkorniaは、画像変換、カメラキャリブレーション、エピポーラジオメトリ、低レベルの画像処理技術、例えばフィルタリングやエッジ検出といった、グラフィカルな処理ユニットの高次元テンソル表現を直接操作し、より高速なシステムを生成するために、モデルをトレーニングするためにニューラルネットワークに統合可能なオペレータを含む一連のモジュールで構成されている。 従来のビジョンライブラリと比較したベンチマークを含む、このフレームワークで実装された古典的なビジョン問題の例が提供されている。

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