CVPRDec, 2016

谐波网络：深度平移和旋转等变性

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TL;DR本研究介绍了一种基于谐波函数的网络 ——Harmonic Networks（H-Nets），H-Nets 可以实现对位移和 360 度旋转的等变性，并应用于深度学习技术及分类问题中，表现出很高的精度表现。
convolutional neural networksharmonic networkspatch-wise translation360-rotationdeep feature maps
发现论文，激发创造
  • 利用类似卷积实现网络的尺度和旋转等变性增强

    本文提出了一种方法，通过使用可缩放的傅里叶 - 阿甘德表示法和类似卷积的操作来实现卷积神经网络对于平移、旋转和缩放的同时等变性，并验证了该方法在图像分类任务方面的有效性和对缩放和旋转输入的泛化能力。

    Mar, 2023

  • 使用旋转等变特征的曲面上的 CNN

    该论文提出了一种用于表面的网络架构，其中包含旋转等变的特征，以解决运输滤波器核时出现的旋转歧义问题。基于圆谐函数的卷积滤波器在离散层次上具有旋转等变性，将该方法应用于三角网中，并在形状对应和分类任务上进行了评估。

    Jun, 2020

  • CubeNet: 三维旋转和平移等变性

    介绍了一种 3D 旋转等变 CNN (CubeNet)，该网络通过保留 3D 形状的全局和局部特征，有助于维护体素化对象的有意义表示，并能解释输入之间的姿态差异。应用于各种 3D 推断问题中，在 ModelNet10 分类挑战赛上实现了最先进的性能，并在 ISBI 2012 Connectome 分割基准测试中实现了可比性能。

    Apr, 2018

  • 利用旋转等变卷积神经网络实现高精度超大尺度土地覆盖分类

    本文提出了一种卷积神经网络的结构 RotEqNet，该结构能够通过旋转卷积操作和向量场编码等方法实现对遥感图像中同一对象不同方向的识别，提高了识别准确率并大幅度减少了参数数量。

    Mar, 2018

  • 旋转 - 平移等变卷积网络：应用于组织病理图像分析

    本文提出一种框架，通过引入 SE（2）-group 卷积层在卷积神经网络中编码 SE（2）特殊欧几里得运动群的几何结构，实现了平移和旋转等变性。该结构可以学习具有离散定向维度的特征表示，并确保其输出在离散旋转集下具有不变性。在三种不同的组织病理图片分析任务（有丝分裂检测，细胞核分割和肿瘤分类）上，该框架取得了一致的性能提高。

    Feb, 2020

  • 旋转等变向量场网络

    本文中，我们提出了旋转等变向量场网络（RotEqNet），这是一种卷积神经网络（CNN）体系结构，可以编码旋转等变性、不变性和协方差性，并在图像分类、生物医学图像分割、方向估计和拼接匹配等多个问题上进行了测试。结果表明，相较于许多数量级更大的网络，RotEqNet 可以提供非常紧凑的模型，并提供与后者类似的结果。

    Dec, 2016

  • 重新审视数据增强对卷积神经网络旋转不变性的作用

    卷积神经网络 (CNN) 在各种计算机视觉任务中提供了最先进的性能。本文研究如何在 CNN 中最佳地包括旋转不变性以进行图像分类，并通过数据增强等方法训练网络以实现旋转不变性。

    Oct, 2023

  • 利用卷积神经网络中的循环对称性

    本文介绍了四种可以插入神经网络模型中的操作，并将它们组合起来使这些模型具有部分对称旋转性，并且使得神经网络可以在不同方向共享参数，从而达到更好的性能和模型尺寸。

    Feb, 2016

  • 极坐标变换网络

    通过极坐标变换网络 (PTN)，将等变性的概念从旋转扩展到卷积神经网络中的平移和旋转，并在旋转后的 MNIST 数据集和 SIM2MNIST 数据集 (包括平移、旋转和缩放的 MNIST 的变体) 上实现了最先进的结果设置。

    Sep, 2017

  • 使用旋转等变卷积网络进行高效语义分割

    我们提出了一种语义分割模型，利用旋转和反射对称性，扩展了等变 CNN 框架，通过引入新的等变（G-》Z2）- 卷积和等变转置卷积，实现了对组别特征图的变换与上采样，进而提高了样本效率和鲁棒性，并在癌症转移组织病理图像的多个数据组织方案的旋转等变分割任务上进行了评估，证明了利用更多对称性的高效性。

    Jul, 2018