論文の概要: StarLKNet: Star Mixup with Large Kernel Networks for Palm Vein Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12721v3
- Date: Sat, 12 Oct 2024 13:01:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 15:02:23.632417
- Title: StarLKNet: Star Mixup with Large Kernel Networks for Palm Vein Identification
- Title（参考訳）: StarLKNet:パームベイン同定のための大型カーネルネットワークとスターミキシング
- Authors: Xin Jin, Hongyu Zhu, Mounîm A. El Yacoubi, Haiyang Li, Hongchao Liao, Huafeng Qin, Yun Jiang,
- Abstract要約: 静脈識別技術は 高いセキュリティと利便性を提供する
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は静脈の同定に広く利用されている。
CNNは静脈画像からグローバルな特徴表現を効果的に抽出できない。
大規模なカーネル畳み込みに基づくパームベイン識別ネットワークである textbfStarLKNet を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.945895578000356
- License:
- Abstract: As a representative of a new generation of biometrics, vein identification technology offers a high level of security and convenience.Convolutional neural networks (CNNs), a prominent class of deep learning architectures, have been extensively utilized for vein identification. Since their performance and robustness are limited by small \emph{Effective Receptive Fields} (\emph{e.g.}, 3$\times$3 kernels) and insufficient training samples, however, they are unable to extract global feature representations from vein images effectively. To address these issues, we propose \textbf{StarLKNet}, a large kernel convolution-based palm-vein identification network, with the Mixup approach.Our StarMix learns effectively the distribution of vein features to expand samples. To enable CNNs to capture comprehensive feature representations from palm-vein images, we explored the effect of convolutional kernel size on the performance of palm-vein identification networks and designed LaKNet, a network leveraging large kernel convolution and gating mechanism. In light of the current state of knowledge, this represents an inaugural instance of the deployment of a CNN with large kernels in the domain of vein identification. Extensive experiments were conducted to validate the performance of StarLKNet on two public palm-vein datasets. The results demonstrated that \textbf{StarMix} provided superior augmentation, and \textbf{LakNet} exhibited more stable performance gains compared to mainstream approaches, resulting in the highest identification accuracy and lowest identification error.
- Abstract（参考訳）: 新しい世代のバイオメトリックスの代表として、静脈識別技術は高いレベルのセキュリティと利便性を提供し、深層学習アーキテクチャの著名なクラスである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、静脈識別に広く利用されている。
それらの性能と堅牢性は、小さな \emph{Effective Receptive Fields} (\emph{e g }, 3$\times$3 kernels) と不十分なトレーニングサンプルによって制限されているため、静脈画像からグローバルな特徴表現を効果的に抽出することはできない。
これらの問題に対処するために,大規模なカーネル畳み込みに基づくパームベイン識別ネットワークである \textbf{StarLKNet} を提案する。
CNNがパームベイン画像から包括的特徴表現をキャプチャできるようにするため、パームベイン識別ネットワークの性能に及ぼす畳み込みカーネルサイズの影響を調査し、大規模なカーネル畳み込みとゲーティング機構を利用したネットワークであるLaKNetを設計した。
知識の現在の状況を踏まえると、これは静脈識別の領域で大きなカーネルを持つCNNをデプロイする最初の例である。
2つの公開パームベインデータセット上でのStarLKNetの性能を検証するために、大規模な実験を行った。
その結果, \textbf{StarMix} はより優れた拡張性を示し, \textbf{LakNet} は主流アプローチよりも安定した性能向上を示し, 高い識別精度と最小識別誤差が得られた。
関連論文リスト
- Towards Scalable and Versatile Weight Space Learning [51.78426981947659]
本稿では,重み空間学習におけるSANEアプローチを紹介する。
ニューラルネットワーク重みのサブセットの逐次処理に向けて,超表現の概念を拡張した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:12:07Z) - Multicoated and Folded Graph Neural Networks with Strong Lottery Tickets [3.0894823679470087]
本稿では,アーキテクチャとパラメータの両面から検索空間を拡張するためのマルチステージ・フォールディング法とアンシャレッド・マスク法を提案する。
高空間性、競争性能、高メモリ効率を最大98.7%の削減で達成することにより、エネルギー効率の高いグラフ処理に適していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-06T02:16:44Z) - Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using
K-means Loss [0.0]
我々は、属性付きネットワークにおけるコミュニティ検出のための、教師なしのtextbfGraph Attention textbfAutotextbfEncoder に基づく、シンプルで効率的なクラスタリング指向モデルを提案する。
提案モデルは,ネットワークのトポロジと属性情報の両方から表現を十分に学習し,同時に2つの目的,すなわち再構築とコミュニティ発見に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-21T20:45:55Z) - SAR Despeckling Using Overcomplete Convolutional Networks [53.99620005035804]
スペックルはSAR画像を劣化させるため、リモートセンシングにおいて重要な問題である。
近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が古典的解法よりも優れていることが示されている。
本研究は、受容場を制限することで低レベルの特徴を学習することに集中するために、過剰なCNNアーキテクチャを用いる。
本稿では,合成および実SAR画像の非特定化手法と比較して,提案手法により非特定化性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T15:55:37Z) - Attention Mechanism Meets with Hybrid Dense Network for Hyperspectral
Image Classification [6.946336514955953]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、実際より適している。
固定化されたカーネルサイズは、従来のCNNが柔軟でも、特徴学習にも適さないため、分類精度に影響を及ぼす。
提案手法は,3Dと2Dインセプションネットのコアアイデアとアテンション機構を組み合わせることで,ハイブリッドシナリオにおけるHSIC CNNの性能向上を図ることを目的としている。
AfNetは、各ブロックに異なるカーネルを持つ3つのアテンションフューズされた並列ハイブリッドサブネットをベースとして、最終的な地上トラスマップを強化するために高レベルな特徴を繰り返し利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-04T06:30:24Z) - CondenseNeXt: An Ultra-Efficient Deep Neural Network for Embedded
Systems [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(英: Convolutional Neural Network, CNN)は、画像センサが捉えた視覚画像の分析に広く用いられているディープニューラルネットワーク(DNN)のクラスである。
本稿では,組込みシステム上でのリアルタイム推論のために,既存のCNNアーキテクチャの性能を改善するために,深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの新しい変種を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T18:20:52Z) - RSI-Net: Two-Stream Deep Neural Network Integrating GCN and Atrous CNN
for Semantic Segmentation of High-resolution Remote Sensing Images [3.468780866037609]
本稿では,リモートセンシング画像(RSI-Net)のセマンティックセグメンテーションのための2ストリームディープニューラルネットワークを提案する。
実験はVayhingen、Potsdam、Gaofen RSIデータセットで実施されている。
その結果,6つの最先端RSIセマンティックセグメンテーション法と比較して,総合的精度,F1スコア,カッパ係数において,RSI-Netの優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-19T15:57:20Z) - Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised
Learning [50.24174211654775]
本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。
高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z) - ESPN: Extremely Sparse Pruned Networks [50.436905934791035]
簡単な反復マスク探索法により,非常に深いネットワークの最先端の圧縮を実現することができることを示す。
本アルゴリズムは,シングルショット・ネットワーク・プルーニング法とロッテ・ティケット方式のハイブリッド・アプローチを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-28T23:09:27Z) - Real-Time High-Performance Semantic Image Segmentation of Urban Street
Scenes [98.65457534223539]
都市景観のロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのリアルタイムDCNNに基づく高速DCNN手法を提案する。
提案手法は, 51.0 fps と 39.3 fps の推論速度で, 平均 73.6% と平均 68.0% (mIoU) の精度を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:45:53Z) - Depthwise Non-local Module for Fast Salient Object Detection Using a
Single Thread [136.2224792151324]
本稿では,高速な物体検出のための新しいディープラーニングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,1つのCPUスレッドと同時に,競合精度と高い推論効率を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-22T15:23:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。