論文の概要: A Review of Pulse-Coupled Neural Network Applications in Computer Vision and Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00239v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 00:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:04:10.319470
• Title: A Review of Pulse-Coupled Neural Network Applications in Computer Vision and Image Processing
• Title（参考訳）: パルス結合型ニューラルネットワークのコンピュータビジョンと画像処理への応用
• Authors: Nurul Rafi, Pablo Rivas,
• Abstract要約: パルス結合型ニューラルネットワーク(PCNN)は,いくつかの基本的な画像処理とコンピュータビジョンの課題に対処することに成功した。 これらのアプリケーションで得られた結果は、PCNNアーキテクチャが様々なコンピュータビジョンタスクに関連する有用な知覚情報を生成することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research in neural models inspired by mammal's visual cortex has led to many spiking neural networks such as pulse-coupled neural networks (PCNNs). These models are oscillating, spatio-temporal models stimulated with images to produce several time-based responses. This paper reviews PCNN's state of the art, covering its mathematical formulation, variants, and other simplifications found in the literature. We present several applications in which PCNN architectures have successfully addressed some fundamental image processing and computer vision challenges, including image segmentation, edge detection, medical imaging, image fusion, image compression, object recognition, and remote sensing. Results achieved in these applications suggest that the PCNN architecture generates useful perceptual information relevant to a wide variety of computer vision tasks.
• Abstract（参考訳）: 哺乳類の視覚野にインスパイアされた神経モデルの研究は、パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)のような多くのスパイク神経ネットワークにつながった。 これらのモデルは振動する時空間モデルであり、画像によって刺激され、いくつかの時間ベースの応答を生成する。 本稿はPCNNの最先端技術について概説し、その数学的定式化、変種、および文献に見られるその他の単純化について述べる。 我々は,PCNNアーキテクチャが画像分割,エッジ検出,医用画像,画像融合,画像圧縮,物体認識,リモートセンシングなど,基本的な画像処理とコンピュータビジョンの課題にうまく取り組んできたアプリケーションをいくつか提示する。 これらのアプリケーションで得られた結果は、PCNNアーキテクチャが様々なコンピュータビジョンタスクに関連する有用な知覚情報を生成することを示唆している。

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