論文の概要: K-Origins: Better Colour Quantification for Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02281v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 20:28:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 21:14:11.205681
• Title: K-Origins: Better Colour Quantification for Neural Networks
• Title（参考訳）: K-Origins: ニューラルネットワークにおけるカラー量子化の改善
• Authors: Lewis Mason, Mark Martinez,
• Abstract要約: K-Originsは、カラー学習時の画像ベースのネットワークパフォーマンスを改善するために設計されたニューラルネットワーク層である。 250以上のエンコーダとデコーダの畳み込みネットワークが16ビットの合成データで訓練され、テストされている。 異なる受容場を持つネットワークを学習し、ターゲットクラスの次元に基づいて最適なネットワーク深さを決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: K-Origins is a neural network layer designed to improve image-based network performances when learning colour, or intensities, is beneficial. Over 250 encoder-decoder convolutional networks are trained and tested on 16-bit synthetic data, demonstrating that K-Origins improves semantic segmentation accuracy in two scenarios: object detection with low signal-to-noise ratios, and segmenting multiple objects that are identical in shape but vary in colour. K-Origins generates output features from the input features, $\textbf{X}$, by the equation $\textbf{Y}_k = \textbf{X}-\textbf{J}\cdot w_k$ for each trainable parameter $w_k$, where $\textbf{J}$ is a matrix of ones. Additionally, networks with varying receptive fields were trained to determine optimal network depths based on the dimensions of target classes, suggesting that receptive field lengths should exceed object sizes. By ensuring a sufficient receptive field length and incorporating K-Origins, we can achieve better semantic network performance.
• Abstract（参考訳）: K-Originsは、色や強度を学ぶ際に、画像ベースのネットワークパフォーマンスを改善するように設計されたニューラルネットワーク層である。 250以上のエンコーダ・デコーダの畳み込みネットワークを16ビットの合成データでトレーニングし、K-Originsが2つのシナリオでセマンティックセグメンテーションの精度を改善することを示した。 K-Originsは入力特徴から出力特徴を生成する: $\textbf{X}$, by the equation $\textbf{Y}_k = \textbf{X}-\textbf{J}\cdot w_k$ for each trainable parameters $w_k$, where $\textbf{J}$ is a matrix of one. さらに、異なる受容場を持つネットワークは、対象クラスの寸法に基づいて最適なネットワーク深さを決定するために訓練され、受容場の長さが対象サイズを超えることが示唆された。 K-Originsを組み込むことで、十分な受容場長を確保することで、セマンティックネットワークの性能を向上させることができる。

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