論文の概要: PAC-FNO: Parallel-Structured All-Component Fourier Neural Operators for Recognizing Low-Quality Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12721v3
• Date: Tue, 5 Mar 2024 04:22:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 11:44:18.673082
• Title: PAC-FNO: Parallel-Structured All-Component Fourier Neural Operators for Recognizing Low-Quality Images
• Title（参考訳）: pac-fno:低品質画像認識のための並列構造全成分フーリエニューラルネットワーク
• Authors: Jinsung Jeon, Hyundong Jin, Jonghyun Choi, Sanghyun Hong, Dongeun Lee, Kookjin Lee, Noseong Park
• Abstract要約: 並列構造および全成分フーリエニューラル演算子(PAC-FNO)を用いた新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 従来のフィードフォワードニューラルネットワークとは異なり、PAC-FNOは周波数領域で動作し、単一のモデル内で様々な解像度の画像を処理することができる。 提案したPAC-FNOは,様々な解像度の画像上での既存のベースラインモデルの性能を最大77.1%向上し,推論時の画像の様々な種類の自然変化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71770971065764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A standard practice in developing image recognition models is to train a model on a specific image resolution and then deploy it. However, in real-world inference, models often encounter images different from the training sets in resolution and/or subject to natural variations such as weather changes, noise types and compression artifacts. While traditional solutions involve training multiple models for different resolutions or input variations, these methods are computationally expensive and thus do not scale in practice. To this end, we propose a novel neural network model, parallel-structured and all-component Fourier neural operator (PAC-FNO), that addresses the problem. Unlike conventional feed-forward neural networks, PAC-FNO operates in the frequency domain, allowing it to handle images of varying resolutions within a single model. We also propose a two-stage algorithm for training PAC-FNO with a minimal modification to the original, downstream model. Moreover, the proposed PAC-FNO is ready to work with existing image recognition models. Extensively evaluating methods with seven image recognition benchmarks, we show that the proposed PAC-FNO improves the performance of existing baseline models on images with various resolutions by up to 77.1% and various types of natural variations in the images at inference.
• Abstract（参考訳）: 画像認識モデルを開発する標準的なプラクティスは、特定の画像解像度でモデルをトレーニングし、デプロイすることです。 しかし、実世界の推論では、モデルはしばしば、解像度のトレーニングセットとは異なるイメージや、天候の変化、ノイズタイプ、圧縮アーティファクトといった自然なバリエーションに遭遇する。 従来のソリューションでは、解像度や入力のバリエーションの異なる複数のモデルを訓練するが、これらの手法は計算コストが高く、実際にはスケールしない。 この目的のために,並列構造および全成分フーリエニューラル演算子 (PAC-FNO) を用いた新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 従来のフィードフォワードニューラルネットワークとは異なり、PAC-FNOは周波数領域で動作し、単一のモデル内で様々な解像度の画像を処理することができる。 また、元の下流モデルに最小限の修正を加えてPAC-FNOを訓練するための2段階のアルゴリズムを提案する。 さらに、提案したPAC-FNOは既存の画像認識モデルで動作する準備ができている。 7つの画像認識ベンチマークを用いた大規模評価手法により,提案したPAC-FNOは,様々な解像度の画像上での既存のベースラインモデルの性能を77.1%向上し,推論時の画像の様々な種類の自然変化を改善できることを示す。

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