論文の概要: Signature-Graph Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11551v1
- Date: Fri, 22 Oct 2021 01:44:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-25 14:31:41.295217
- Title: Signature-Graph Networks
- Title（参考訳）: 署名グラフネットワーク
- Authors: Ali Hamdi, Flora Salim, Du Yong Kim, and Xiaojun Chang
- Abstract要約: Signature-Graph Neural Networks (SGN)は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴表現を強化する潜在グローバル構造を学習する
SGNは、CNN特徴写像に基づいて、各画像に対して独自の無向グラフを構築する。
SGNは、画像分類精度99.65%のASIRRAで、99.91%のMNISTで、98.55%のFashion-MNISTで、96.18%のCIFAR-10で、84.71%のCIFAR-100で、94.36%のSTL10で、95.86%のSVHNデータセットで、既存のグラフ畳み込みネットワーク、生成敵ネットワーク、および自動エンコーダの手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.817256955261094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a novel approach for visual representation learning called
Signature-Graph Neural Networks (SGN). SGN learns latent global structures that
augment the feature representation of Convolutional Neural Networks (CNN). SGN
constructs unique undirected graphs for each image based on the CNN feature
maps. The feature maps are partitioned into a set of equal and non-overlapping
patches. The graph nodes are located on high-contrast sharp convolution
features with the local maxima or minima in these patches. The node embeddings
are aggregated through novel Signature-Graphs based on horizontal and vertical
edge connections. The representation vectors are then computed based on the
spectral Laplacian eigenvalues of the graphs. SGN outperforms existing methods
of recent graph convolutional networks, generative adversarial networks, and
auto-encoders with image classification accuracy of 99.65% on ASIRRA, 99.91% on
MNIST, 98.55% on Fashion-MNIST, 96.18% on CIFAR-10, 84.71% on CIFAR-100, 94.36%
on STL10, and 95.86% on SVHN datasets. We also introduce a novel implementation
of the state-of-the-art multi-head attention (MHA) on top of the proposed SGN.
Adding SGN to MHA improved the image classification accuracy from 86.92% to
94.36% on the STL10 dataset
- Abstract（参考訳）: 本稿では,SGN(Signature-Graph Neural Networks)と呼ばれる視覚表現学習手法を提案する。
SGNは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴表現を強化する潜在グローバル構造を学ぶ。
SGNは、CNN特徴写像に基づいて、各画像に対して独自の無向グラフを構築する。
特徴マップは、等しいパッチと非重複パッチのセットに分割される。
グラフノードは、これらのパッチの局所的な最大値または最小値を持つ高コントラストの鋭い畳み込み特性上に位置する。
ノード埋め込みは、水平および垂直のエッジ接続に基づく新しいSignature-Graphを通じて集約される。
表現ベクトルはグラフのスペクトルラプラシアン固有値に基づいて計算される。
SGNは、最近のグラフ畳み込みネットワーク、生成敵ネットワーク、および画像分類精度99.65%のオートエンコーダ、MNISTで99.91%、Fashion-MNISTで98.55%、CIFAR-10で96.18%、CIFAR-100で84.71%、STL10で94.36%、SVHNデータセットで95.86%である。
また,提案したSGNの上に,最先端マルチヘッドアテンション(MHA)の新たな実装を導入する。
MHAにSGNを追加することで、画像分類の精度は86.92%から94.36%に向上した。
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