論文の概要: Topology Estimation of Simulated 4D Image Data by Combining Downscaling and Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14442v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 06:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-27 14:54:44.159183
• Title: Topology Estimation of Simulated 4D Image Data by Combining Downscaling and Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: ダウンスケーリングと畳み込みニューラルネットワークを用いたシミュレーション4次元画像データのトポロジー推定
• Authors: Khalil Mathieu Hannouch and Stephan Chalup
• Abstract要約: 本研究では,大規模な4次元画像型データのベッチ数を決定することを目的とする。 畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする前に、データにダウンスケーリング手法を適用することで、これらの問題を回避できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Four-dimensional image-type data can quickly become prohibitively large, and it may not be feasible to directly apply methods, such as persistent homology or convolutional neural networks, to determine the topological characteristics of these data because they can encounter complexity issues. This study aims to determine the Betti numbers of large four-dimensional image-type data. The experiments use synthetic data, and demonstrate that it is possible to circumvent these issues by applying downscaling methods to the data prior to training a convolutional neural network, even when persistent homology software indicates that downscaling can significantly alter the homology of the training data. When provided with downscaled test data, the neural network can estimate the Betti numbers of the original samples with reasonable accuracy.
• Abstract（参考訳）: 4次元画像型データは、急速に大きくなり、永続的ホモロジーや畳み込みニューラルネットワークなどの手法を直接適用して、複雑さの問題に直面する可能性があるため、これらのデータのトポロジカル特性を決定することは不可能かもしれない。 本研究では,4次元画像型データのベッチ数を決定することを目的とした。 この実験は、合成データを用いて、畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする前のデータにダウンスケーリング法を適用することでこれらの問題を回避できることを示し、永続的ホモロジーソフトウェアは、ダウンスケーリングがトレーニングデータのホモロジーを著しく変更できることを示している。 ダウンスケールのテストデータを提供すると、ニューラルネットワークは元のサンプルのベッチ数を妥当な精度で推定することができる。

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