論文の概要: Scale-covariant and scale-invariant Gaussian derivative networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14759v8
- Date: Thu, 8 Apr 2021 09:26:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-06 14:44:00.811013
- Title: Scale-covariant and scale-invariant Gaussian derivative networks
- Title(参考訳): スケール共変およびスケール不変ガウス微分ネットワーク
- Authors: Tony Lindeberg
- Abstract要約: 本稿では,大規模空間論と深層学習のハイブリッドアプローチとして,カスケード内のパラメータ化スケール空間演算を結合してディープラーニングアーキテクチャを構築する。
その結果,学習データに存在しない大規模パターンの分類に優れた性能が得られた。
- 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 paper presents a hybrid approach between scale-space theory and deep
learning, where a deep learning architecture is constructed by coupling
parameterized scale-space operations in cascade. By sharing the learnt
parameters between multiple scale channels, and by using the transformation
properties of the scale-space primitives under scaling transformations, the
resulting network becomes provably scale covariant. By in addition performing
max pooling over the multiple scale channels, a resulting network architecture
for image classification also becomes provably scale invariant. We investigate
the performance of such networks on the MNISTLargeScale dataset, which contains
rescaled images from original MNIST over a factor of 4 concerning training data
and over a factor of 16 concerning testing data. It is demonstrated that the
resulting approach allows for scale generalization, enabling good performance
for classifying patterns at scales not present in the training data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,パラメータ化スケール空間演算をカスケードに結合して深層学習アーキテクチャを構築する,スケール空間理論とディープラーニングのハイブリッドアプローチを提案する。
学習パラメータを複数のスケールチャネル間で共有し、スケール空間プリミティブの変換特性をスケール変換で利用することにより、ネットワークは証明可能なスケール共変となる。
さらに、マルチスケールチャネル上で最大プーリングを行うことにより、画像分類のためのネットワークアーキテクチャも確実にスケール不変となる。
MNISTLargeScaleデータセットにおいて,トレーニングデータに関する4因子,テストデータに関する16因子に対して,元のMNISTからの再スケール画像を含むネットワークの性能について検討した。
その結果,訓練データに存在しないスケールでパターンを分類する性能が向上し,スケール一般化が可能となった。
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