論文の概要: From Local Binary Patterns to Pixel Difference Networks for Efficient Visual Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08414v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 07:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:37:27.166402
• Title: From Local Binary Patterns to Pixel Difference Networks for Efficient Visual Representation Learning
• Title（参考訳）: 効率的な視覚表現学習のための局所バイナリパターンから画素差分ネットワークへ
• Authors: Zhuo Su and Matti Pietik\"ainen and Li Liu
• Abstract要約: LBPはコンピュータビジョンにおける手作りの機能記述器として成功している。 ディープニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、強力なタスク認識機能を自動的に学習することができる。 本稿では,LBP機構をCNNモジュールの設計に組み込んで深部モデルを強化する取り組みについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.058777445771911
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LBP is a successful hand-crafted feature descriptor in computer vision. However, in the deep learning era, deep neural networks, especially convolutional neural networks (CNNs) can automatically learn powerful task-aware features that are more discriminative and of higher representational capacity. To some extent, such hand-crafted features can be safely ignored when designing deep computer vision models. Nevertheless, due to LBP's preferable properties in visual representation learning, an interesting topic has arisen to explore the value of LBP in enhancing modern deep models in terms of efficiency, memory consumption, and predictive performance. In this paper, we provide a comprehensive review on such efforts which aims to incorporate the LBP mechanism into the design of CNN modules to make deep models stronger. In retrospect of what has been achieved so far, the paper discusses open challenges and directions for future research.
• Abstract（参考訳）: LBPはコンピュータビジョンにおける手作りの機能記述器として成功している。 しかし、深層学習時代には、深層ニューラルネットワーク、特に畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、より識別的で高い表現能力を持つ強力なタスク認識機能を自動的に学習することができる。 このような手作りの機能は、深いコンピュータビジョンモデルを設計する際に安全に無視することができる。 それにもかかわらず、視覚表現学習におけるLBPの好ましい性質のため、効率性、メモリ消費、予測性能の観点から近代的な深層モデルの強化におけるLBPの価値を探求する興味深いトピックが生まれている。 本稿では,LBP機構をCNNモジュールの設計に組み込んで深層モデルを強化することを目的とした,そのような取り組みに関する総合的なレビューを行う。 これまでの成果を振り返って,今後の研究に向けた課題と方向性について述べる。

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