論文の概要: Going beyond p-convolutions to learn grayscale morphological operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10038v1
• Date: Fri, 19 Feb 2021 17:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-22 16:11:11.021501
• Title: Going beyond p-convolutions to learn grayscale morphological operators
• Title（参考訳）: p-畳み込みを超越してグレースケールのモルフォロジー演算子を学ぶ
• Authors: Alexandre Kirszenberg, Guillaume Tochon, Elodie Puybareau and Jesus Angulo
• Abstract要約: p-畳み込み層と同じ原理に基づく2つの新しい形態層を提示する。 本研究では, p-畳み込み層と同じ原理に基づく2つの新しい形態層を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.38361575778237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating mathematical morphology operations within deep neural networks has been subject to increasing attention lately. However, replacing standard convolution layers with erosions or dilations is particularly challenging because the min and max operations are not differentiable. Relying on the asymptotic behavior of the counter-harmonic mean, p-convolutional layers were proposed as a possible workaround to this issue since they can perform pseudo-dilation or pseudo-erosion operations (depending on the value of their inner parameter p), and very promising results were reported. In this work, we present two new morphological layers based on the same principle as the p-convolutional layer while circumventing its principal drawbacks, and demonstrate their potential interest in further implementations within deep convolutional neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層ニューラルネットワークにおける数学的形態素演算の統合が注目されている。 しかし、標準の畳み込み層を侵食や膨張に置き換えることは特に困難です。なぜなら、最小演算と最大演算は区別できないからです。 反高調波平均の漸近的挙動に基づき,p-畳み込み層は擬似拡張や擬似浸食操作(内部パラメータpの値に依存する)が可能なため,この問題への回避策として提案され,非常に有望な結果が報告された。 本研究は, p-畳み込み層と同じ原理に基づく2つの新しい形態層を主欠点を回避しつつ提示し, 深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャにおけるさらなる実装への潜在的な関心を示す。

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