論文の概要: Hierarchical Spherical CNNs with Lifting-based Adaptive Wavelets for Pooling and Unpooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15571v1
• Date: Tue, 31 May 2022 07:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 12:28:42.070676
• Title: Hierarchical Spherical CNNs with Lifting-based Adaptive Wavelets for Pooling and Unpooling
• Title（参考訳）: リフティングベース適応ウェーブレットを用いた階層型球面CNN
• Authors: Mingxing Xu, Chenglin Li, Wenrui Dai, Siheng Chen, Junni Zou, Pascal Frossard, Hongkai Xiong
• Abstract要約: 本稿では, 階層型畳み込みニューラルネットワーク(HS-CNN)の新たな枠組みを提案し, プールやアンプールのための適応球面ウェーブレットを学習する。 LiftHS-CNNは、画像レベルのタスクとピクセルレベルのタスクの両方において、より効率的な階層的特徴学習を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.72318949104627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pooling and unpooling are two essential operations in constructing hierarchical spherical convolutional neural networks (HS-CNNs) for comprehensive feature learning in the spherical domain. Most existing models employ downsampling-based pooling, which will inevitably incur information loss and cannot adapt to different spherical signals and tasks. Besides, the preserved information after pooling cannot be well restored by the subsequent unpooling to characterize the desirable features for a task. In this paper, we propose a novel framework of HS-CNNs with a lifting structure to learn adaptive spherical wavelets for pooling and unpooling, dubbed LiftHS-CNN, which ensures a more efficient hierarchical feature learning for both image- and pixel-level tasks. Specifically, adaptive spherical wavelets are learned with a lifting structure that consists of trainable lifting operators (i.e., update and predict operators). With this learnable lifting structure, we can adaptively partition a signal into two sub-bands containing low- and high-frequency components, respectively, and thus generate a better down-scaled representation for pooling by preserving more information in the low-frequency sub-band. The update and predict operators are parameterized with graph-based attention to jointly consider the signal's characteristics and the underlying geometries. We further show that particular properties are promised by the learned wavelets, ensuring the spatial-frequency localization for better exploiting the signal's correlation in both spatial and frequency domains. We then propose an unpooling operation that is invertible to the lifting-based pooling, where an inverse wavelet transform is performed by using the learned lifting operators to restore an up-scaled representation. Extensive empirical evaluations on various spherical domain tasks validate the superiority of the proposed LiftHS-CNN.
• Abstract（参考訳）: プールとアンプールは、階層型球面畳み込みニューラルネットワーク(hs-cnns)の構築において、球面領域における包括的特徴学習のための2つの重要な操作である。 既存のモデルの多くはダウンサンプリングベースのプーリングを採用しており、必然的に情報損失を発生させ、異なる球面信号やタスクに適応できない。 また、その後のアンプールにより、プール後の保存情報を適切に復元することができず、タスクの望ましい特徴を特徴づける。 本稿では,画像レベルと画素レベルの両方のタスクにおいて,より効率的な階層的特徴学習を実現するlifths-cnnと呼ばれる,適応型球面ウェーブレットを学習するための昇降構造を備えたhs-cnnsの新しいフレームワークを提案する。 具体的には、適応球面ウェーブレットを、訓練可能な昇降演算子(すなわち更新および予測演算子)からなる昇降構造で学習する。 この学習可能なリフト構造により、信号は低周波成分と高周波成分を含む2つのサブバンドに適応的に分割することができ、低周波サブバンドにより多くの情報を保存することにより、プールのためのより良いダウンスケール表現を生成することができる。 更新演算子と予測演算子は、グラフベースの注意でパラメータ化され、信号の特性と基礎となるジオメトリを共同で考慮する。 さらに、学習したウェーブレットによって特定の特性が保証されることを示し、空間および周波数領域における信号の相関をよりよく活用するために、空間周波数の局所化を保証する。 次に,学習した昇降演算子を用いて逆ウェーブレット変換を行い,スケールアップした表現を復元する,昇降ベースのプーリングに可逆なアンプール操作を提案する。 各種球面領域タスクに対する広範囲な実験評価により,提案したLiftHS-CNNの優位性を検証した。

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