Apr, 2018

CubeNet: 三维旋转和平移等变性

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TL;DR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。
3d convolutional neural networksequivariant representation vectorgroup convolutional neural networkcubenet3d rotation equivariant cnn
发现论文，激发创造
  • 3D Steerable CNNs：学习体数据中的等变特征

    本文提出了一种卷积网络，它对刚体运动具有等变性。使用 3D 欧几里得空间上的标量场、向量场和张量场来表示数据，并使用等变卷积在这些表示之间映射。实验结果验证了 3D Steerable CNN 对氨基酸倾向预测和蛋白质结构分类等问题的有效性，这些问题均具有 SE（3）对称性。

    Jul, 2018

  • 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

  • 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

  • 三维数据尺度等变深度学习

    本文介绍了一种针对三维数据的尺度等变卷积神经网络层，可以在医学图像分割中实现尺度等变，相关的实验证明了该方法的有效性。

    Apr, 2023

  • 关于 SO (3) 空间中的傅里叶分析：EquiLoPO 网络

    通过局部模式方向在连续 SO (3) 群上实现分析 3D 体积数据的等变神经网络，提供了对流形旋转不变性的创新方法，并显示出在各个领域具有潜在应用的灵活性。

    Apr, 2024

  • 谐波网络：深度平移和旋转等变性

    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。

    Dec, 2016

  • 跨域 3D 等变图像嵌入

    本文介绍了一种基于球形卷积网络的 2D 图像嵌入学习方法，在不需要特定任务的监督下，利用其等变结构特征解决了姿态估计和新视角合成等应用。

    Dec, 2018

  • 3D 物体检测的旋转等变性

    提出了一种具有对象级旋转等变性的 3D 物体检测器，EON，其通过旋转等变性悬挂设计来提取具有局部对象级空间支持并能够建模交叉对象上下文信息的等变特征，可应用于现代点云物体检测器，如 VoteNet 和 PointRCNN，以利用场景尺度下的物体旋转对称性，能够显著提高现有最先进 3D 物体检测器的表现。

    Apr, 2022

  • 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

  • 用于三维点云分析的等变点网络

    本文提出了一个有效的 SE（3）网络，它是针对点云分析领域中 3D 形状对齐任务而设计的，可以利用等变特征来提高性能并解决相对较少探索的旋转等变特征对 3D 形状对齐任务的处理问题。我们采用一个新的框架 SE (3) 可分点卷积来降低计算成本，并在网络中引入一个注意力层来有效地利用等变特征的表达能力。通过广泛的研究和视觉解释，实证结果表明，我们提出的模型在各种基准测试中优于强基线。

    Mar, 2021