論文の概要: 6DCNN with roto-translational convolution filters for volumetric data processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12078v1
• Date: Mon, 26 Jul 2021 09:56:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-27 15:44:12.275615
• Title: 6DCNN with roto-translational convolution filters for volumetric data processing
• Title（参考訳）: 6DCNNによるボリュームデータ処理のためのロト変換畳み込みフィルタ
• Authors: Dmitrii Zhemchuzhnikov (DAO), Ilia Igashov (DAO), Sergei Grudinin (DAO)
• Abstract要約: 6DCNNは3次元データ処理における局所パターンの相対的位置と向きを検出する問題に対処するように設計されている。 空間パターン認識における6次元畳み込みの特性とその効率性を実証する。 また、最近のCASPタンパク質構造予測課題から、いくつかのデータセットで6DCNNモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce 6D Convolutional Neural Network (6DCNN) designed to tackle the problem of detecting relative positions and orientations of local patterns when processing three-dimensional volumetric data. 6DCNN also includes SE(3)-equivariant message-passing and nonlinear activation operations constructed in the Fourier space. Working in the Fourier space allows significantly reducing the computational complexity of our operations. We demonstrate the properties of the 6D convolution and its efficiency in the recognition of spatial patterns. We also assess the 6DCNN model on several datasets from the recent CASP protein structure prediction challenges. Here, 6DCNN improves over the baseline architecture and also outperforms the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元ボリュームデータ処理における局所パターンの相対的位置と向きを検出することを目的とした6次元畳み込みニューラルネットワーク(6DCNN)を提案する。 6dcnnはまた、フーリエ空間に構築されたse(3)同変メッセージパッシングと非線形アクティベーション演算を含む。 フーリエ空間での作業は、演算の計算の複雑さを大幅に削減できる。 空間パターン認識における6次元畳み込みの特性とその効率性を実証する。 また、最近のCASPタンパク質構造予測課題から、いくつかのデータセットで6DCNNモデルを評価する。 ここでは、6DCNNはベースラインアーキテクチャを改善し、また、最先端技術よりも優れています。

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