論文の概要: Learning to Discover Reflection Symmetry via Polar Matching Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12952v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 01:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 22:51:44.758458
• Title: Learning to Discover Reflection Symmetry via Polar Matching Convolution
• Title（参考訳）: 偏整合畳み込みによる反射対称性発見の学習
• Authors: Ahyun Seo, Woohyeon Shim, Minsu Cho
• Abstract要約: 我々は、極性特徴プーリング、自己相似符号化、異なる角度の軸に対するカーネル設計を活用する、極性マッチング畳み込みと呼ばれる新しい畳み込み手法を導入する。 提案した高次元カーネル畳み込みネットワークは,実世界の画像から対称性パターンを効果的に発見する。 実験により,本手法は精度とロバスト性において最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.77926792753373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of reflection symmetry detection remains challenging due to significant variations and ambiguities of symmetry patterns in the wild. Furthermore, since the local regions are required to match in reflection for detecting a symmetry pattern, it is hard for standard convolutional networks, which are not equivariant to rotation and reflection, to learn the task. To address the issue, we introduce a new convolutional technique, dubbed the polar matching convolution, which leverages a polar feature pooling, a self-similarity encoding, and a systematic kernel design for axes of different angles. The proposed high-dimensional kernel convolution network effectively learns to discover symmetry patterns from real-world images, overcoming the limitations of standard convolution. In addition, we present a new dataset and introduce a self-supervised learning strategy by augmenting the dataset with synthesizing images. Experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods in terms of accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 反射対称性検出のタスクは、野生の対称性パターンの著しい変異とあいまいさのため、依然として困難である。 さらに、局所領域は対称性パターンを検出するために反射に一致する必要があるため、回転や反射に同変しない標準畳み込みネットワークではタスクを学習することは困難である。 この問題に対処するために,極性特徴プーリング,自己相似エンコーディング,異なる角度の軸に対する系統的カーネル設計を利用する,極性マッチング畳み込みと呼ばれる新しい畳み込み手法を導入する。 提案した高次元カーネル畳み込みネットワークは、標準畳み込みの限界を克服し、実世界の画像から対称性パターンを効果的に発見する。 さらに,新しいデータセットを提示し,画像合成によるデータセットの強化による自己教師あり学習戦略を提案する。 実験により,本手法が精度とロバスト性の観点から最先端手法よりも優れていることを示した。

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