Fugu-MT 論文翻訳(概要): Biologically inspired deep residual networks for computer vision applications

論文の概要: Biologically inspired deep residual networks for computer vision applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02551v1
Date: Thu, 5 May 2022 10:23:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-06 23:37:50.679713
Title: Biologically inspired deep residual networks for computer vision applications
Title（参考訳）: コンピュータビジョンのための生物学的にインスパイアされた深層ネットワーク
Authors: Prathibha Varghese and Dr. G. Arockia Selva Saroja
Abstract要約: 本稿では, 六角形畳み込みをスキップ接続に沿って導入する, 生物学的にインスパイアされた深部ニューラルネットワークを提案する。提案手法は,バニラResNetアーキテクチャのベースライン画像分類精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep neural network has been ensured as a key technology in the field of many challenging and vigorously researched computer vision tasks. Furthermore, classical ResNet is thought to be a state-of-the-art convolutional neural network (CNN) and was observed to capture features which can have good generalization ability. In this work, we propose a biologically inspired deep residual neural network where the hexagonal convolutions are introduced along the skip connections. The performance of different ResNet variants using square and hexagonal convolution are evaluated with the competitive training strategy mentioned by [1]. We show that the proposed approach advances the baseline image classification accuracy of vanilla ResNet architectures on CIFAR-10 and the same was observed over multiple subsets of the ImageNet 2012 dataset. We observed an average improvement by 1.35% and 0.48% on baseline top-1 accuracies for ImageNet 2012 and CIFAR-10, respectively. The proposed biologically inspired deep residual networks were observed to have improved generalized performance and this could be a potential research direction to improve the discriminative ability of state-of-the-art image classification networks.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、困難で活発に研究されているコンピュータビジョンタスクの分野で重要な技術として確立されている。さらに、古典的ResNetは最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であり、優れた一般化能力を持つ特徴を捉えるために観測された。そこで本研究では,六角形畳み込みをスキップ接続に沿って導入する,生物学的にインスパイアされた深部ニューラルネットワークを提案する。正方形および六角形畳み込みを用いた異なるResNet変種の性能を[1]で述べた競争訓練戦略を用いて評価した。提案手法では,CIFAR-10上のバニラResNetアーキテクチャのベースライン画像分類精度が向上し,ImageNet 2012データセットの複数のサブセットで同じことが観測された。 ImageNet 2012 と CIFAR-10 のベースライントップ1 の精度は平均 1.35% と 0.48% 向上した。提案する生物学的にインスパイアされた深層残差ネットワークは、一般化された性能を向上し、最先端画像分類ネットワークの識別能力を向上させる潜在的研究方向である可能性が示唆された。

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