論文の概要: Increasing the Accuracy of a Neural Network Using Frequency Selective
Mesh-to-Grid Resampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14431v1
- Date: Wed, 28 Sep 2022 21:34:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-30 17:57:33.687421
- Title: Increasing the Accuracy of a Neural Network Using Frequency Selective
Mesh-to-Grid Resampling
- Title（参考訳）: 周波数選択メッシュ-グリッドリサンプリングによるニューラルネットワークの精度向上
- Authors: Andreas Spruck, Viktoria Heimann, Andr\'e Kaup
- Abstract要約: ニューラルネットワークの入力データの処理にFSMR(Keypoint frequency selective mesh-to-grid resampling)を提案する。
ネットワークアーキテクチャや分類タスクによって、トレーニング中のFSMRの適用は学習プロセスに役立ちます。
ResNet50とOxflower17データセットの分類精度は最大4.31ポイント向上できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.211128681972148
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural networks are widely used for almost any task of recognizing image
content. Even though much effort has been put into investigating efficient
network architectures, optimizers, and training strategies, the influence of
image interpolation on the performance of neural networks is not well studied.
Furthermore, research has shown that neural networks are often sensitive to
minor changes in the input image leading to drastic drops of their performance.
Therefore, we propose the use of keypoint agnostic frequency selective
mesh-to-grid resampling (FSMR) for the processing of input data for neural
networks in this paper. This model-based interpolation method already showed
that it is capable of outperforming common interpolation methods in terms of
PSNR. Using an extensive experimental evaluation we show that depending on the
network architecture and classification task the application of FSMR during
training aids the learning process. Furthermore, we show that the usage of FSMR
in the application phase is beneficial. The classification accuracy can be
increased by up to 4.31 percentage points for ResNet50 and the Oxflower17
dataset.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、画像コンテンツ認識のほとんどあらゆるタスクで広く使われている。
効率的なネットワークアーキテクチャ、オプティマイザ、トレーニング戦略の調査に多くの努力がなされているが、ニューラルネットワークの性能に対する画像補間の影響は十分に研究されていない。
さらに、研究により、ニューラルネットワークは入力画像の小さな変化に敏感で、パフォーマンスが大幅に低下することが示されている。
そこで本論文では,ニューラルネットワークの入力データの処理におけるキーポイント非依存周波数選択メッシュ-グリッドリサンプリング(fsmr)の利用を提案する。
このモデルに基づく補間法は、PSNRの点で一般的な補間法よりも優れていることを示した。
ネットワークアーキテクチャや分類タスクによって、トレーニング中のFSMRの適用が学習プロセスに役立つことを示す。
さらに,アプリケーションフェーズにおけるFSMRの利用が有用であることを示す。
ResNet50とOxflower17データセットの分類精度は最大4.31ポイント向上できる。
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