論文の概要: Biologically Inspired Hexagonal Deep Learning for Hexagonal Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00337v3
- Date: Fri, 7 Jun 2024 20:32:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 06:17:55.037912
- Title: Biologically Inspired Hexagonal Deep Learning for Hexagonal Image Generation
- Title（参考訳）: バイオインスパイアされた六角形画像生成のための六角形深層学習
- Authors: Tobias Schlosser, Frederik Beuth, Danny Kowerko,
- Abstract要約: ヘキサゴナルディープ・ラーニング・フレームワークであるヘキサゴナルディープ・ニューラルネットワーク(H-DNN)を利用したヘキサゴナルイメージの生成に役立つ。
生成したテスト環境の結果から,提案したモデルが従来の画像生成のアプローチを超越する可能性が示唆された。
その結果、トレーニング可能なパラメータの形でモデルの複雑さが減少する一方で、正方形のパラメータと比較してテストレートが増加することがより許される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Whereas conventional state-of-the-art image processing systems of recording and output devices almost exclusively utilize square arranged methods, biological models, however, suggest an alternative, evolutionarily-based structure. Inspired by the human visual perception system, hexagonal image processing in the context of machine learning offers a number of key advantages that can benefit both researchers and users alike. The hexagonal deep learning framework Hexnet leveraged in this contribution serves therefore the generation of hexagonal images by utilizing hexagonal deep neural networks (H-DNN). As the results of our created test environment show, the proposed models can surpass current approaches of conventional image generation. While resulting in a reduction of the models' complexity in the form of trainable parameters, they furthermore allow an increase of test rates in comparison to their square counterparts.
- Abstract（参考訳）: 記録出力装置の従来の最先端画像処理システムでは、ほぼ正方形配置の手法しか利用していないが、生物モデルでは、代替の進化的構造が提案されている。
人間の視覚知覚システムにインスパイアされた機械学習のコンテキストにおける六角形画像処理は、研究者とユーザの両方にとって、多くの重要な利点を提供する。
ヘキサゴナルディープラーニングフレームワークであるHexnetは、ヘキサゴナルディープニューラルネットワーク(H-DNN)を利用してヘキサゴナルイメージを生成する。
生成したテスト環境の結果から,提案したモデルが従来の画像生成のアプローチを超越する可能性が示唆された。
その結果、トレーニング可能なパラメータの形でモデルの複雑さが減少する一方で、正方形のパラメータと比較してテストレートが増加することがより許される。
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