論文の概要: Moving Frame Net: SE(3)-Equivariant Network for Volumes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03420v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 10:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:44:47.831142
• Title: Moving Frame Net: SE(3)-Equivariant Network for Volumes
• Title（参考訳）: 移動フレームネット:SE(3)-equivariant Network for Volumes
• Authors: Mateus Sangalli (CMM), Samy Blusseau (CMM), Santiago Velasco-Forero (CMM), Jesus Angulo (CMM)
• Abstract要約: 移動フレームアプローチに基づく画像データのための回転・変換同変ニューラルネットワークを提案する。 入力段階において、移動フレームの計算を1つに減らし、そのアプローチを大幅に改善する。 我々の訓練されたモデルは、MedMNIST3Dの試験されたデータセットの大部分の医療ボリューム分類において、ベンチマークを上回ります。
• 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: Equivariance of neural networks to transformations helps to improve their performance and reduce generalization error in computer vision tasks, as they apply to datasets presenting symmetries (e.g. scalings, rotations, translations). The method of moving frames is classical for deriving operators invariant to the action of a Lie group in a manifold.Recently, a rotation and translation equivariant neural network for image data was proposed based on the moving frames approach. In this paper we significantly improve that approach by reducing the computation of moving frames to only one, at the input stage, instead of repeated computations at each layer. The equivariance of the resulting architecture is proved theoretically and we build a rotation and translation equivariant neural network to process volumes, i.e. signals on the 3D space. Our trained model overperforms the benchmarks in the medical volume classification of most of the tested datasets from MedMNIST3D.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークから変換への等価性は、対称性(スケーリング、回転、変換など)を示すデータセットに適用されるため、コンピュータビジョンタスクのパフォーマンス向上と一般化エラーの低減に寄与する。 移動フレームの手法は,多様体内のリー群の作用に不変な演算子を導出するために古典的であり,近年,移動フレームのアプローチに基づいて画像データの回転・変換同変ニューラルネットワークが提案されている。 本稿では,各層で繰り返し計算を行うのではなく,移動フレームの計算を入力段階で1つに減らすことにより,このアプローチを大幅に改善する。 得られたアーキテクチャの等価性は理論的に証明され、3次元空間上の信号のボリュームを処理する回転変換同変ニューラルネットワークを構築する。 我々の訓練されたモデルは、MedMNIST3Dの試験されたデータセットの大部分の医療ボリューム分類におけるベンチマークを上回ります。

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