論文の概要: Size Matters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01582v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 16:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-04 05:42:20.662479
• Title: Size Matters
• Title（参考訳）: 大きさ
• Authors: Mats L. Richter, Johan Byttner, Ulf Krumnack, Ludwdig Schallner, Justin Shenk
• Abstract要約: 完全畳み込み画像分類器は入力サイズに非依存ではなく、性能に有意な差があることを示す。 より詳しく見てみると、入力サイズとモデルパフォーマンスの間には単純な関係がないことがわかります。 識別的特徴の大きさが、層間における推論プロセスの分散方法に重大な影響を与えていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fully convolutional neural networks can process input of arbitrary size by applying a combination of downsampling and pooling. However, we find that fully convolutional image classifiers are not agnostic to the input size but rather show significant differences in performance: presenting the same image at different scales can result in different outcomes. A closer look reveals that there is no simple relationship between input size and model performance (no `bigger is better'), but that each each network has a preferred input size, for which it shows best results. We investigate this phenomenon by applying different methods, including spectral analysis of layer activations and probe classifiers, showing that there are characteristic features depending on the network architecture. From this we find that the size of discriminatory features is critically influencing how the inference process is distributed among the layers.
• Abstract（参考訳）: 完全畳み込みニューラルネットワークは、ダウンサンプリングとプールの組み合わせで任意のサイズの入力を処理することができる。 しかし, 完全畳み込み画像分類器は入力サイズに依存せず, 性能に有意な差があることが判明した。 より詳しく見ると、入力サイズとモデル性能の間には単純な関係はない(`bigger is better'は存在しない)が、各ネットワークが最適な入力サイズを持ち、最良の結果を示していることがわかる。 本研究では,層活性化のスペクトル解析やプローブ分類などの異なる手法を適用し,ネットワークアーキテクチャに特有の特徴があることを示す。 この結果から、識別的特徴の大きさが、層間での推論プロセスの分散方法に重大な影響を与えていることが判明した。

関連論文リスト

• Multi-scale Unified Network for Image Classification [33.560003528712414]
  CNNは、実世界のマルチスケール画像入力を扱う際に、性能と計算効率において顕著な課題に直面している。 本稿では,マルチスケール,統一ネットワーク,スケール不変制約からなるMultiscale Unified Network(MUSN)を提案する。 MUSNは精度が44.53%向上し、マルチスケールシナリオではFLOPを7.01-16.13%減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T06:40:26Z)
• Unsupervised convolutional neural network fusion approach for change detection in remote sensing images [1.892026266421264]
  我々は、変化検出のための全く教師なし浅層畳み込みニューラルネットワーク(USCNN)融合アプローチを導入する。 我々のモデルには3つの特徴がある: トレーニングプロセス全体は教師なしで行われ、ネットワークアーキテクチャは浅く、目的関数はスパースである。 4つの実リモートセンシングデータセットの実験結果から,提案手法の有効性と有効性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T03:10:17Z)
• Going Beyond Neural Network Feature Similarity: The Network Feature Complexity and Its Interpretation Using Category Theory [64.06519549649495]
  機能的に等価な機能と呼ぶものの定義を提供します。 これらの特徴は特定の変換の下で等価な出力を生成する。 反復的特徴マージ(Iterative Feature Merging)というアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:27:12Z)
• Multilayer Multiset Neuronal Networks -- MMNNs [55.2480439325792]
  本研究は,2層以上の類似性ニューロンを組み込んだ多層神経回路網について述べる。 また,回避すべき画像領域に割り当てられる反プロトタイプ点の利用についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T12:55:13Z)
• Self-similarity Driven Scale-invariant Learning for Weakly Supervised Person Search [66.95134080902717]
  自己相似性駆動型スケール不変学習(SSL)という新しいワンステップフレームワークを提案する。 本稿では,ネットワークを前景と学習スケール不変の機能に集中させるための,マルチスケール・エクステンプラー・ブランチを提案する。 PRWおよびCUHK-SYSUデータベースの実験により,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T04:48:11Z)
• BSNet: Bi-Similarity Network for Few-shot Fine-grained Image Classification [35.50808687239441]
  いわゆるtextitBi-Similarity Network (textitBSNet) を提案する。 両相似モジュールは、多様な特性の2つの類似度尺度に従って特徴写像を学習する。 このようにして、モデルはより差別的で類似度に富んだ特徴を、よりきめ細かい画像の少ないショットから学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-29T08:38:17Z)
• GOCor: Bringing Globally Optimized Correspondence Volumes into Your Neural Network [176.3781969089004]
  特徴相関層は、画像ペア間の密接な対応を含むコンピュータビジョン問題において、重要なニューラルネットワークモジュールとして機能する。 我々は,特徴相関層の直接置換として機能する,完全に微分可能な密マッチングモジュール GOCor を提案する。 本手法は,幾何マッチング,光学フロー,密接なセマンティックマッチングのタスクにおいて,特徴相関層を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T17:33:01Z)
• Multi-scale Interactive Network for Salient Object Detection [91.43066633305662]
  本稿では,隣接レベルからの機能を統合するためのアグリゲート・インタラクション・モジュールを提案する。 より効率的なマルチスケール機能を得るために、各デコーダユニットに自己相互作用モジュールを埋め込む。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は後処理を一切行わず,23の最先端手法に対して良好に動作することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T15:41:37Z)
• ReMarNet: Conjoint Relation and Margin Learning for Small-Sample Image Classification [49.87503122462432]
  ReMarNet(Relation-and-Margin Learning Network)と呼ばれるニューラルネットワークを導入する。 本手法は,上記2つの分類機構の双方において優れた性能を発揮する特徴を学習するために,異なるバックボーンの2つのネットワークを組み立てる。 4つの画像データセットを用いた実験により,本手法はラベル付きサンプルの小さな集合から識別的特徴を学習するのに有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-27T13:50:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。