論文の概要: Relaxed Rotational Equivariance via $G$-Biases in Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12454v2
- Date: Sun, 25 Aug 2024 05:18:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 12:32:31.115573
- Title: Relaxed Rotational Equivariance via $G$-Biases in Vision
- Title（参考訳）: 視覚におけるG$-Biasesによる緩和回転等価性
- Authors: Zhiqiang Wu, Licheng Sun, Yingjie Liu, Jian Yang, Hanlin Dong, Shing-Ho J. Lin, Xuan Tang, Jinpeng Mi, Bo Jin, Xian Wei,
- Abstract要約: 群同変畳み込み(GConv)は回転対称性データを効果的に扱うことができる。
実世界のデータは、回転対称性(Rotational Symmetry-Breaking)と呼ばれる厳密な回転対称性にほとんど準拠しない。
本稿では,G$-Biasesと呼ばれる学習可能なバイアスの集合を利用して,この問題に対処する,単純かつ高効率な手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.814324876189772
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Group Equivariant Convolution (GConv) can effectively handle rotational symmetry data. They assume uniform and strict rotational symmetry across all features, as the transformations under the specific group. However, real-world data rarely conforms to strict rotational symmetry commonly referred to as Rotational Symmetry-Breaking in the system or dataset, making GConv unable to adapt effectively to this phenomenon. Motivated by this, we propose a simple but highly effective method to address this problem, which utilizes a set of learnable biases called the $G$-Biases under the group order to break strict group constraints and achieve \textbf{R}elaxed \textbf{R}otational \textbf{E}quivarant \textbf{Conv}olution (RREConv). We conduct extensive experiments to validate Relaxed Rotational Equivariance on rotational symmetry groups $\mathcal{C}_n$ (e.g. $\mathcal{C}_2$, $\mathcal{C}_4$, and $\mathcal{C}_6$ groups). Further experiments demonstrate that our proposed RREConv-based methods achieve excellent performance, compared to existing GConv-based methods in classification and detection tasks on natural image datasets.
- Abstract（参考訳）: 群同変畳み込み(GConv)は回転対称性データを効果的に扱うことができる。
彼らはすべての特徴に対して一様かつ厳密な回転対称性を仮定し、特定の群の下での変換を仮定する。
しかし、実世界のデータは、システムやデータセットで一般的には回転対称性と呼ばれる厳密な回転対称性に従わないため、GConvはこの現象に効果的に適応できない。
この問題に対して,厳密な群制約を破り, \textbf{R}elaxed \textbf{R}otational \textbf{E}quivarant \textbf{Conv}olution (RREConv) を達成するために, G$-Biases と呼ばれる一連の学習可能なバイアスを利用する,単純かつ高効率な手法を提案する。
回転対称群 $\mathcal{C}_n$ (eg $\mathcal{C}_2$, $\mathcal{C}_4$, $\mathcal{C}_6$ group) 上の緩和回転同値性を検証するための広範な実験を行う。
さらに,提案したRREConv法は,自然画像データセットの分類・検出タスクにおける既存のGConv法と比較して,優れた性能を示すことを示す。
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