論文の概要: Interpretable Image Clustering via Diffeomorphism-Aware K-Means
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09743v1
- Date: Wed, 16 Dec 2020 16:11:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 10:35:02.800791
- Title: Interpretable Image Clustering via Diffeomorphism-Aware K-Means
- Title(参考訳): Diffeomorphism-Aware K-Meansによる解釈可能な画像クラスタリング
- Authors: Romain Cosentino, Randall Balestriero, Yanis Bahroun, Anirvan
Sengupta, Richard Baraniuk, Behnaam Aazhang
- Abstract要約: 一般の変形のクラスを含む画像とセントロイドの類似性の尺度:微分同相性(diffeomorphisms)を開発する。
提案手法は, 各種データセットの最先端手法と競合することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.747301413801843
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We design an interpretable clustering algorithm aware of the nonlinear
structure of image manifolds. Our approach leverages the interpretability of
$K$-means applied in the image space while addressing its clustering
performance issues. Specifically, we develop a measure of similarity between
images and centroids that encompasses a general class of deformations:
diffeomorphisms, rendering the clustering invariant to them. Our work leverages
the Thin-Plate Spline interpolation technique to efficiently learn
diffeomorphisms best characterizing the image manifolds. Extensive numerical
simulations show that our approach competes with state-of-the-art methods on
various datasets.
- Abstract(参考訳): 画像多様体の非線形構造を考慮した解釈可能なクラスタリングアルゴリズムを設計する。
画像空間に適用した$k$-meansの解釈可能性を利用し,クラスタリング性能の問題に対処した。
具体的には,変形の一般的なクラスである微分同相写像(diffeomorphisms)を包含する画像とセントロイドの類似性の尺度を開発し,それらのクラスタリングを不変にする。
本研究は, 薄板スプライン補間法を応用し, 画像多様体を最もよく特徴づける微分同相写像を効率的に学習する。
大規模な数値シミュレーションにより,本手法は各種データセットの最先端手法と競合することが示された。
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