論文の概要: Convolutional Neural Networks from Image Markers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12108v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 22:58:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:32:34.928503
• Title: Convolutional Neural Networks from Image Markers
• Title（参考訳）: 画像マーカーによる畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Barbara C. Benato and Italos E. de Souza and Felipe L. Galv\~ao and Alexandre X. Falc\~ao
• Abstract要約: 特徴 画像マーカーからの学習(FLIM)は、ごく少数の画像でユーザーが描画したストロークから、バックプロパゲーションのない畳み込みフィルタを推定するために最近提案されました。 本稿では、フルコネクテッド層に対してFLIMを拡張し、異なる画像分類問題について実証する。 その結果、FLIMベースの畳み込みニューラルネットワークは、バックプロパゲーションによってゼロから訓練された同じアーキテクチャを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A technique named Feature Learning from Image Markers (FLIM) was recently proposed to estimate convolutional filters, with no backpropagation, from strokes drawn by a user on very few images (e.g., 1-3) per class, and demonstrated for coconut-tree image classification. This paper extends FLIM for fully connected layers and demonstrates it on different image classification problems. The work evaluates marker selection from multiple users and the impact of adding a fully connected layer. The results show that FLIM-based convolutional neural networks can outperform the same architecture trained from scratch by backpropagation.
• Abstract（参考訳）: FLIM (Feature Learning from Image Markers) と呼ばれる手法が最近提案され、コンボリューションを伴わない畳み込みフィルタを1クラスあたり1-3のごくわずかな画像(例:1-3)でユーザが描画したストロークから推定し、ココナッツツリーの画像分類のために実証した。 本稿では,完全連結層に対してflimを拡張し,異なる画像分類問題に対してそれを示す。 この研究は、複数のユーザーからのマーカーの選択と、完全に接続されたレイヤーを追加する影響を評価する。 その結果、FLIMベースの畳み込みニューラルネットワークは、バックプロパゲーションによってゼロからトレーニングされた同じアーキテクチャより優れていることが示された。

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