Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment

論文の概要: Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07762v3
Date: Thu, 05 Dec 2024 02:59:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-06 14:38:03.188513
Title: Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment
Title（参考訳）: リアルな画像シャープネス評価のためのコルモゴロフ・アルノルドネットワークの探索
Authors: Shaode Yu, Ze Chen, Zhimu Yang, Jiacheng Gu, Bizu Feng,
Abstract要約: Kolmogorov-Arnoldネットワーク(KAN)が開発され、データフィッティングにおいて顕著な成功を収めた。そこで本研究では,TaylorKAN(TaylorKAN)を用いて15の中間レベル特徴と2048の高レベル特徴を用いてスコアを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7402155503097928
License:
Abstract: Score prediction is crucial in evaluating realistic image sharpness based on collected informative features. Recently, Kolmogorov-Arnold networks (KANs) have been developed and witnessed remarkable success in data fitting. This study introduces the Taylor series-based KAN (TaylorKAN). Then, different KANs are explored in four realistic image databases (BID2011, CID2013, CLIVE, and KonIQ-10k) to predict the scores by using 15 mid-level features and 2048 high-level features. Compared to support vector regression, results show that KANs are generally competitive or superior, and TaylorKAN is the best one when mid-level features are used. This is the first study to investigate KANs on image quality assessment that sheds some light on how to select and further improve KANs in related tasks.
Abstract（参考訳）: スコア予測は、収集した情報的特徴に基づいて、現実的な画像のシャープネスを評価する上で重要である。近年、コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)が開発され、データフィッティングにおいて顕著な成功を収めた。本研究はテイラー級数に基づくカン(テイラーカン)を紹介する。次に,4つの実写画像データベース(BID2011,CID2013,CLIVE,KonIQ-10k)を用いて,15の中間レベル特徴と2048の高レベル特徴を用いてスコアを予測する。ベクトル回帰のサポートと比較すると、Kansは一般的に競争力や優位性があり、TaylorKanは中程度の特徴を用いるのに最適である。本研究は, 画像品質評価において, 関連する課題における感性の選択と改善の方法に光を当てた最初の研究である。

関連論文リスト

KAN we improve on HEP classification tasks? Kolmogorov-Arnold Networks applied to an LHC physics example [0.08192907805418582]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は多層パーセプトロンの代替として提案されている。高エネルギー物理における二項イベント分類の典型的な課題について検討する。 1層カンの学習活性化関数は入力特徴の対数類似度に類似していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-05T18:01:07Z)
How to Learn More? Exploring Kolmogorov-Arnold Networks for Hyperspectral Image Classification [26.37105279142761]
Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) は視覚変換器 (ViTs) の代替として提案された。本研究では,複雑なハイパースペクトル画像(HSI)データ分類におけるkansの有効性を評価する。そこで我々は,1D,2D,3Dkanを用いたハイブリッドアーキテクチャを開発し,提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-22T03:31:02Z)
Demonstrating the Efficacy of Kolmogorov-Arnold Networks in Vision Tasks [4.8951183832371]
Kolmogorov-Arnold Network (KAN) は多層投影(MLP)の代替として出現している。本研究は,MNIST, CIFAR10, CIFAR100の複数試行を通して, 視覚タスクにおけるkanの有効性を実証した。これらの結果から,kanはビジョンタスクに有意な可能性を秘めており,今後の評価においてさらなる改善が期待できると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T07:20:34Z)
Kolmogorov-Arnold Network for Satellite Image Classification in Remote Sensing [4.8951183832371]
本稿では,コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)モデルとKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を統合したリモートセンシングシーン分類タスクを提案する。 KCNと呼ばれる新しい手法は、従来のマルチ層パーセプトロン(MLP)をKANに置き換えて、分類性能を向上させることを目的としている。我々はVGG16, MobileNetV2, EfficientNet, ConvNeXt, ResNet101, Vision Transformer (ViT) など,複数のCNNベースのモデルを用いて, Kanと組み合わせて性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-02T03:11:37Z)
OOD-CV-v2: An extended Benchmark for Robustness to Out-of-Distribution Shifts of Individual Nuisances in Natural Images [59.51657161097337]
OOD-CV-v2は、ポーズ、形状、テクスチャ、コンテキスト、気象条件の10のオブジェクトカテゴリのアウト・オブ・ディストリビューションの例を含むベンチマークデータセットである。この新たなデータセットに加えて、一般的なベースライン手法を用いた広範な実験にも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-17T20:39:25Z)
Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs [55.72247435112475]
本研究では, 合成性能の評価に関する実証的研究を行い, 生成モデルの代表としてGAN(Generative Adversarial Network)を用いた。特に、表現空間におけるデータポイントの表現方法、選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法、各集合から使用可能なインスタンス数など、さまざまな要素の詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T17:54:32Z)
DeepDC: Deep Distance Correlation as a Perceptual Image Quality Evaluator [53.57431705309919]
ImageNet Pre-trained Deep Neural Network (DNN)は、効果的な画像品質評価(IQA)モデルを構築するための顕著な転送性を示す。我々は,事前学習DNN機能のみに基づく新しいフル参照IQA(FR-IQA)モデルを開発した。 5つの標準IQAデータセット上で,提案した品質モデルの優位性を示すため,包括的実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-09T14:57:27Z)
Core Risk Minimization using Salient ImageNet [53.616101711801484]
私たちは、1000のImagenetクラスのコアとスプリアス機能をローカライズする100万人以上のソフトマスクを備えたSalient Imagenetデータセットを紹介します。このデータセットを用いて、まず、いくつかのImagenet事前訓練されたモデル(総計42件)の素早い特徴に対する依存度を評価する。次に、コアリスク最小化(CoRM)と呼ばれる新しい学習パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-28T01:53:34Z)
Learning Transformer Features for Image Quality Assessment [53.51379676690971]
本稿では,CNNバックボーンとトランスフォーマーエンコーダを用いて特徴抽出を行うIQAフレームワークを提案する。提案するフレームワークはFRモードとNRモードの両方と互換性があり、共同トレーニング方式が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T13:23:00Z)
Reliable Evaluations for Natural Language Inference based on a Unified Cross-dataset Benchmark [54.782397511033345]
クラウドソースの自然言語推論(NLI)データセットは、アノテーションアーティファクトのような重大なバイアスに悩まされる可能性がある。 14のNLIデータセットと9つの広く使用されているニューラルネットワークベースのNLIモデルを再評価した、新しいクロスデータセットベンチマークを提案する。提案した評価手法と実験ベースラインは,将来信頼性の高いNLI研究を刺激する基盤となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-15T11:50:12Z)

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。