論文の概要: Wavelet-Attention CNN for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09271v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 14:00:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 15:50:33.623150
• Title: Wavelet-Attention CNN for Image Classification
• Title（参考訳）: wavelet-attention cnnによる画像分類
• Authors: Zhao Xiangyu
• Abstract要約: 画像分類のためのWavelet-Attention Convolutional Neural Network (WA-CNN)を提案する。 WA-CNNは、基本オブジェクトの構造を保存するために、特徴マップを低周波および高周波のコンポーネントに分解する。 提案するWA-CNNは,他のネットワークと比較して,分類精度の大幅な向上を実現している。
• 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: The feature learning methods based on convolutional neural network (CNN) have successfully produced tremendous achievements in image classification tasks. However, the inherent noise and some other factors may weaken the effectiveness of the convolutional feature statistics. In this paper, we investigate Discrete Wavelet Transform (DWT) in the frequency domain and design a new Wavelet-Attention (WA) block to only implement attention in the high-frequency domain. Based on this, we propose a Wavelet-Attention convolutional neural network (WA-CNN) for image classification. Specifically, WA-CNN decomposes the feature maps into low-frequency and high-frequency components for storing the structures of the basic objects, as well as the detailed information and noise, respectively. Then, the WA block is leveraged to capture the detailed information in the high-frequency domain with different attention factors but reserves the basic object structures in the low-frequency domain. Experimental results on CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets show that our proposed WA-CNN achieves significant improvements in classification accuracy compared to other related networks. Specifically, based on MobileNetV2 backbones, WA-CNN achieves 1.26% Top-1 accuracy improvement on the CIFAR-10 benchmark and 1.54% Top-1 accuracy improvement on the CIFAR-100 benchmark.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく特徴学習手法は,画像分類タスクにおいて大きな成果を上げている。 しかし、固有雑音や他の要因は畳み込み特徴統計の有効性を弱める可能性がある。 本稿では,周波数領域における離散ウェーブレット変換(dwt)について検討し,高周波領域にのみ注目する新しいウェーブレット・アテンション(wa)ブロックを設計する。 これに基づいて、画像分類のためのWavelet-Attention Convolutional Neural Network (WA-CNN)を提案する。 具体的には、wa-cnnは特徴マップを低周波成分と高周波成分に分解し、基本オブジェクトの構造と詳細な情報とノイズをそれぞれ格納する。 次に、WAブロックを利用して、注目要因が異なる高周波領域の詳細な情報をキャプチャするが、低周波領域の基本オブジェクト構造を予約する。 CIFAR-10とCIFAR-100データセットによる実験結果から,提案したWA-CNNは,他のネットワークと比較して,分類精度を大幅に向上することが示された。 具体的には、MobileNetV2のバックボーンに基づいて、WA-CNNはCIFAR-10ベンチマークで1.26%のTop-1精度、CIFAR-100ベンチマークで1.54%のTop-1精度改善を達成した。

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