論文の概要: Rethinking the Zigzag Flattening for Image Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10240v8
• Date: Tue, 20 Aug 2024 03:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 21:10:37.018367
• Title: Rethinking the Zigzag Flattening for Image Reading
• Title（参考訳）: 画像読解のためのZigzag Flatteningの再考
• Authors: Qingsong Zhao, Yi Wang, Zhipeng Zhou, Duoqian Miao, Limin Wang, Yu Qiao, Cairong Zhao,
• Abstract要約: 我々はHilbert fractal flattening (HF) をコンピュータビジョンにおけるシーケンスオーダの別の方法として検討する。 HFは空間的局所性を維持する上で他の曲線よりも優れていることが証明されている。 ほとんどのディープニューラルネットワーク(DNN)に簡単に接続できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.976491898131265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequence ordering of word vector matters a lot to text reading, which has been proven in natural language processing (NLP). However, the rule of different sequence ordering in computer vision (CV) was not well explored, e.g., why the ``zigzag" flattening (ZF) is commonly utilized as a default option to get the image patches ordering in vision networks. Notably, when decomposing multi-scale images, the ZF could not maintain the invariance of feature point positions. To this end, we investigate the Hilbert fractal flattening (HF) as another method for sequence ordering in CV and contrast it against ZF. The HF has proven to be superior to other curves in maintaining spatial locality, when performing multi-scale transformations of dimensional space. And it can be easily plugged into most deep neural networks (DNNs). Extensive experiments demonstrate that it can yield consistent and significant performance boosts for a variety of architectures. Finally, we hope that our studies spark further research about the flattening strategy of image reading.
• Abstract（参考訳）: 単語ベクトルの順序順序付けは、自然言語処理(NLP)において証明されているテキスト読解に非常に重要である。 しかし、コンピュータビジョン (CV) における異なるシーケンス順序付けの規則は、例えば、なぜ ` `zigzag" フラット化 (ZF) がビジョンネットワークにおけるイメージパッチ順序付けのデフォルトオプションとして一般的に使用されるのか、よく調べられていない。 特に、マルチスケール画像の分解時に、ZFは特徴点位置の不変性を維持できなかった。 この目的のために,Hilbertフラクタル平坦化法(HF)をCVの配列順序付け法として検討し,ZFと対比する。 HFは、次元空間のマルチスケール変換を行う際に、空間的局所性を維持する上で他の曲線よりも優れていることが証明されている。 また、ほとんどのディープニューラルネットワーク(DNN)に簡単に接続できる。 大規模な実験は、様々なアーキテクチャに対して一貫性があり、重要なパフォーマンス向上をもたらすことを実証している。 最後に、画像読取のフラット化戦略について、我々の研究がさらなる研究のきっかけになることを願っている。

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