論文の概要: Affine-Transformation-Invariant Image Classification by Differentiable Arithmetic Distribution Module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00752v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 20:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 20:26:13.644239
• Title: Affine-Transformation-Invariant Image Classification by Differentiable Arithmetic Distribution Module
• Title（参考訳）: 微分算数分布モジュールによるアフィン変換不変画像分類
• Authors: Zijie Tan, Guanfang Dong, Chenqiu Zhao, Anup Basu
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類において有望な結果を得た。 CNNは回転、翻訳、フリップ、シャッフルなどのアフィン変換に弱い。 本研究では,分散学習手法を取り入れた,より堅牢な代替手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.125023712173686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although Convolutional Neural Networks (CNNs) have achieved promising results in image classification, they still are vulnerable to affine transformations including rotation, translation, flip and shuffle. The drawback motivates us to design a module which can alleviate the impact from different affine transformations. Thus, in this work, we introduce a more robust substitute by incorporating distribution learning techniques, focusing particularly on learning the spatial distribution information of pixels in images. To rectify the issue of non-differentiability of prior distribution learning methods that rely on traditional histograms, we adopt the Kernel Density Estimation (KDE) to formulate differentiable histograms. On this foundation, we present a novel Differentiable Arithmetic Distribution Module (DADM), which is designed to extract the intrinsic probability distributions from images. The proposed approach is able to enhance the model's robustness to affine transformations without sacrificing its feature extraction capabilities, thus bridging the gap between traditional CNNs and distribution-based learning. We validate the effectiveness of the proposed approach through ablation study and comparative experiments with LeNet.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類において有望な結果を得たが、それでも回転、翻訳、フリップ、シャッフルなどのアフィン変換には弱い。 この欠点は、異なるアフィン変換の影響を緩和できるモジュールを設計する動機となっている。 そこで本研究では,特に画像中の画素の空間分布情報を学習することに焦点を当て,分布学習技術を取り入れることで,より堅牢な代替手段を導入する。 従来のヒストグラムに依存した分布学習手法の非微分可能性の問題を是正するために,カーネル密度推定(KDE)を用いて,異なるヒストグラムを定式化する。 本稿では,画像から固有確率分布を抽出するために設計された新しい微分可能算術分布モジュール(dadm)を提案する。 提案手法は,特徴抽出能力を犠牲にすることなく,アフィン変換に対するモデルの堅牢性を高め,従来のCNNと分散学習のギャップを埋めることができる。 提案手法の有効性をアブレーション実験とlenetとの比較実験により検証した。

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