論文の概要: DCNN: Dual Cross-current Neural Networks Realized Using An Interactive Deep Learning Discriminator for Fine-grained Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04093v1
• Date: Tue, 7 May 2024 07:51:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:59:23.571409
• Title: DCNN: Dual Cross-current Neural Networks Realized Using An Interactive Deep Learning Discriminator for Fine-grained Objects
• Title（参考訳）: DCNN: 細粒度物体のための対話型ディープラーニング識別器を用いて実現したデュアルクロスカレントニューラルネットワーク
• Authors: Da Fu, Mingfei Rong, Eun-Hu Kim, Hao Huang, Witold Pedrycz,
• Abstract要約: 本研究では、微細な画像分類の精度を向上させるために、新しい二重電流ニューラルネットワーク(DCNN)を提案する。 弱い教師付き学習バックボーンモデルを構築するための新しい特徴として、(a)異種データの抽出、(b)特徴マップの解像度の維持、(c)受容領域の拡大、(d)グローバル表現と局所特徴の融合などがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.65846477275723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate classification of fine-grained images remains a challenge in backbones based on convolutional operations or self-attention mechanisms. This study proposes novel dual-current neural networks (DCNN), which combine the advantages of convolutional operations and self-attention mechanisms to improve the accuracy of fine-grained image classification. The main novel design features for constructing a weakly supervised learning backbone model DCNN include (a) extracting heterogeneous data, (b) keeping the feature map resolution unchanged, (c) expanding the receptive field, and (d) fusing global representations and local features. Experimental results demonstrated that using DCNN as the backbone network for classifying certain fine-grained benchmark datasets achieved performance advantage improvements of 13.5--19.5% and 2.2--12.9%, respectively, compared to other advanced convolution or attention-based fine-grained backbones.
• Abstract（参考訳）: 微細な画像の正確な分類は、畳み込み操作や自己認識機構に基づくバックボーンの課題である。 本研究では、畳み込み操作と自己注意機構の利点を組み合わせ、微細な画像分類の精度を向上させる新しいデュアルカレントニューラルネットワーク(DCNN)を提案する。 弱教師付き学習バックボーンモデルDCNNの新機能 (a)異種データの抽出 (b)特徴地図の解像度を一定に保つこと。 (c)受容領域を拡大し、 (d)グローバル表現とローカル特徴を融合させる。 実験の結果、DCNNをバックボーンネットワークとして、特定のきめ細かいベンチマークデータセットを分類することで、他の高度な畳み込みや注意に基づくきめ細かなバックボーンと比較して、それぞれ13.5--19.5%と2.2--12.9%のパフォーマンス改善を実現した。

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