論文の概要: Per-channel autoregressive linear prediction padding in tiled CNN processing of 2D spatial data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12300v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 20:21:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:50.158777
• Title: Per-channel autoregressive linear prediction padding in tiled CNN processing of 2D spatial data
• Title（参考訳）: 2次元空間データのタイル付きCNN処理におけるチャネルごとの自己回帰線形予測パディング
• Authors: Olli Niemitalo, Otto Rosenberg, Nathaniel Narra, Olli Koskela, Iivari Kunttu,
• Abstract要約: 自己回帰線形モデルは、最小二乗の意味での雑音項を最小化することにより、パッド入力に適合する。 我々は,衛星画像データを用いて,畳み込みRVSR超解像モデルをスクラッチから訓練した。 線形予測パディングは、ゼロと複製パディングと比較して平均2乗超解誤差をわずかに低減し、時間コストは適度に増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present linear prediction as a differentiable padding method. For each channel, a stochastic autoregressive linear model is fitted to the padding input by minimizing its noise terms in the least-squares sense. The padding is formed from the expected values of the autoregressive model given the known pixels. We trained the convolutional RVSR super-resolution model from scratch on satellite image data, using different padding methods. Linear prediction padding slightly reduced the mean square super-resolution error compared to zero and replication padding, with a moderate increase in time cost. Linear prediction padding better approximated satellite image data and RVSR feature map data. With zero padding, RVSR appeared to use more of its capacity to compensate for the high approximation error. Cropping the network output by a few pixels reduced the super-resolution error and the effect of the choice of padding method on the error, favoring output cropping with the faster replication and zero padding methods, for the studied workload.
• Abstract（参考訳）: 線形予測を相異なるパディング法として提案する。 各チャネルに対して、最小二乗の意味での雑音項を最小化することにより、確率的自己回帰線形モデルをパディング入力に装着する。 パディングは、既知の画素が与えられた自己回帰モデルの期待値から形成される。 我々は,衛星画像データを用いて,畳み込みRVSR超解像モデルをスクラッチから訓練した。 線形予測パディングは、ゼロと複製パディングと比較して平均2乗超解誤差をわずかに低減し、時間コストは適度に増加した。 衛星画像データとRVSR特徴地図データより優れた線形予測パッド パッディングをゼロにすると、RVSRは高い近似誤差を補うためにその容量を多く使うように見えた。 ネットワーク出力を数ピクセルでクロップすることで,超解像誤差とパディング選択が誤差に与える影響を低減し,高速な複製法とゼロパディング法を併用した出力収穫を研究負荷に適用した。

関連論文リスト

• bit2bit: 1-bit quanta video reconstruction via self-supervised photon prediction [57.199618102578576]
  疎二分量時間画像データから高画質の画像スタックを元の解像度で再構成する新しい方法であるbit2bitを提案する。 Poisson denoisingの最近の研究に触発されて、スパースバイナリ光子データから高密度な画像列を生成するアルゴリズムを開発した。 本研究では,様々な課題の画像条件下でのSPADの高速映像を多種多種に含む新しいデータセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:30:35Z)
• Deep Richardson-Lucy Deconvolution for Low-Light Image Deblurring [48.80983873199214]
  我々は,飽和画素を学習潜時マップでモデル化するデータ駆動型手法を開発した。 新しいモデルに基づいて、非盲検除色タスクを最大後部(MAP)問題に定式化することができる。 増幅されたアーティファクトを使わずに高品質な劣化画像を推定するために,我々は事前推定ネットワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T12:53:30Z)
• Curvature regularization for Non-line-of-sight Imaging from Under-sampled Data [5.591221518341613]
  非視線イメージング(NLOS)は、視線で測定されたデータから3次元の隠れたシーンを再構築することを目的としている。 曲率正規化に基づく新しいNLOS再構成モデルを提案する。 提案したアルゴリズムを,合成データセットと実データセットの両方で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T14:10:43Z)
• Spatial-Temporal Deep Embedding for Vehicle Trajectory Reconstruction from High-Angle Video [1.8520147498637294]
  車両セグメンテーションのためのインスタンス認識埋め込みをSTMap上に生成するために,画素レベルとインスタンスレベルの両方でパリティ制約を課すモデルを開発した。 デザインされたモデルは、すべてのNGSIM US-101ビデオを処理して完全な車両軌道を生成するために適用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-17T22:32:05Z)
• Unfolding Projection-free SDP Relaxation of Binary Graph Classifier via GDPA Linearization [59.87663954467815]
  アルゴリズムの展開は、モデルベースのアルゴリズムの各イテレーションをニューラルネットワーク層として実装することにより、解釈可能で類似のニューラルネットワークアーキテクチャを生成する。 本稿では、Gershgorin disc perfect alignment (GDPA)と呼ばれる最近の線形代数定理を利用して、二進グラフの半定値プログラミング緩和(SDR)のためのプロジェクションフリーアルゴリズムをアンロールする。 実験結果から,我々の未学習ネットワークは純粋モデルベースグラフ分類器よりも優れ,純粋データ駆動ネットワークに匹敵する性能を示したが,パラメータははるかに少なかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-10T07:01:15Z)
• SreaMRAK a Streaming Multi-Resolution Adaptive Kernel Algorithm [60.61943386819384]
  既存のKRRの実装では、すべてのデータがメインメモリに格納される必要がある。 KRRのストリーミング版であるStreaMRAKを提案する。 本稿では,2つの合成問題と2重振り子の軌道予測について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T21:03:09Z)
• LAPAR: Linearly-Assembled Pixel-Adaptive Regression Network for Single Image Super-Resolution and Beyond [75.37541439447314]
  単一画像超解像(SISR)は、低解像度(LR)画像を高解像度(HR)バージョンにアップサンプリングする根本的な問題を扱う。 本稿では,線形組立画素適応回帰ネットワーク (LAPAR) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T15:47:18Z)
• A Surface Geometry Model for LiDAR Depth Completion [19.33116596688515]
  LiDAR深度完了は、対応するカメラフレーム上の各ピクセルの深度値を予測するタスクである。 既存の最先端のソリューションのほとんどは、モデルのトレーニングに大量のデータと重い計算を必要とするディープニューラルネットワークに基づいています。 本書では, 外周除去アルゴリズムにより強化された局所表面形状を利用して, 新たな非学習深度補完法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T06:48:01Z)
• The flare Package for High Dimensional Linear Regression and Precision Matrix Estimation in R [45.24529956312764]
  本稿では,新しい高次元回帰手法のファミリーを実装したフレアというRパッケージについて述べる。 パッケージフレアは二重精度Cで符号化され、ユーザフレンドリーなインターフェースによってRから呼び出される。 実験により、フレアは効率的で、大きな問題にスケールアップできることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-27T18:01:56Z)
• RAIN: A Simple Approach for Robust and Accurate Image Classification Networks [156.09526491791772]
  既存の敵防衛手法の大部分は、予測精度を犠牲にして堅牢性を実現することが示されている。 本稿では,ロバストおよび高精度画像分類N(RAIN)と呼ぶ新しい前処理フレームワークを提案する。 RAINは入力に対してランダム化を適用して、モデルフォワード予測パスと後方勾配パスの関係を壊し、モデルロバスト性を改善する。 STL10 と ImageNet のデータセットを用いて、様々な種類の敵攻撃に対する RAIN の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T02:03:56Z)

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。