論文の概要: Empowering Networks With Scale and Rotation Equivariance Using A Similarity Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00326v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 08:43:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:35:36.620876
• Title: Empowering Networks With Scale and Rotation Equivariance Using A Similarity Convolution
• Title（参考訳）: 類似性畳み込みを用いたスケール・回転等価性ネットワークの強化
• Authors: Zikai Sun, Thierry Blu
• Abstract要約: 翻訳, 回転, スケーリングに関して, 同時同値のCNNを実現する手法を考案する。 提案手法は畳み込みのような動作を定義し,提案したスケーラブルなフーリエ・アーガン表現に基づいて等価性を保証する。 画像分類作業におけるアプローチの有効性を検証し、その頑健さと、スケールされた入力と回転した入力の両方に対する一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.853711292804476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The translational equivariant nature of Convolutional Neural Networks (CNNs) is a reason for its great success in computer vision. However, networks do not enjoy more general equivariance properties such as rotation or scaling, ultimately limiting their generalization performance. To address this limitation, we devise a method that endows CNNs with simultaneous equivariance with respect to translation, rotation, and scaling. Our approach defines a convolution-like operation and ensures equivariance based on our proposed scalable Fourier-Argand representation. The method maintains similar efficiency as a traditional network and hardly introduces any additional learnable parameters, since it does not face the computational issue that often occurs in group-convolution operators. We validate the efficacy of our approach in the image classification task, demonstrating its robustness and the generalization ability to both scaled and rotated inputs.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の翻訳等価性は、コンピュータビジョンにおいて大きな成功を収めた理由である。 しかし、ネットワークは回転やスケーリングのようなより一般的な同分散特性を享受せず、最終的に一般化性能を制限している。 この制限に対処するために, 翻訳, 回転, スケーリングに関して, 同時等分散でcnnを内在させる手法を考案する。 提案手法は畳み込みのような操作を定義し,提案するスケーラブルなフーリエ・アルガンド表現に基づく同値性を保証する。 従来のネットワークと同様の効率を維持しており、グループ畳み込み演算子でしばしば発生する計算問題に直面するため、学習可能なパラメータを追加することはほとんどない。 画像分類タスクにおいて,本手法の有効性を検証するとともに,その頑健性と,スケールと回転の両方の入力に対する一般化能力を示す。

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