ICLRFeb, 2021

用于可扩展和旋转等变球形 CNN 的球面散射网络

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TL;DR本研究提出了一种基于球面构建的扩散网络来处理球面数据，该网络具有旋转等变性和计算可扩展性，并且可以与卷积神经网络（CNNs）相结合，使其可以适用于具有高分辨率球面信号的实际应用中。
convolutional neural networksspherical datascattering networksrotational equivariancehigh-resolution data
发现论文，激发创造
  • 球面信号的卷积网络

    本文介绍了一种新的网络结构 —— 球面卷积网络，用于处理具有旋转不变性的分类问题，并通过在球面上进行卷积和旋转权重共享来实现旋转等变性。实验结果表明，球面卷积网络在处理类似于 MNIST 的数据集时具有很高的准确率。

    Sep, 2017

  • 扩展球形卷积网络

    这篇研究论文介绍了如何通过提出新的模型组件、实现核心操作以及应用特定输入表示等关键改进来扩展球面 CNN，使其可用于更大规模的问题并在 QM9 分子基准测试的多个目标上达到最新水平，在多个天气预测任务中实现竞争性表现。

    Jun, 2023

  • 球形卷积神经网络

    该研究介绍了构建球形 CNN 的基本模块，该模型可用于解决分子回归和全球气候建模等领域的问题，并通过实验证明了其计算效率、数值精度和有效性。

    Jan, 2018

  • DeepSphere: 基于图的球形等变卷积神经网络

    通过将离散化球体建模为图形，我们可以容纳非均匀分布、部分和变化的采样。此外，图形卷积比球形卷积计算效率更高。通过使用 Defferrard 等人（2016）介绍的图形神经网络，我们讨论了如何实现旋转等变性，在旋转不变学习问题上表现良好。

    Apr, 2019

  • 使用球形 CNN 学习 SO (3) 等变表示

    论文提出通过多值球面函数和在球谐域中实现球面上的准确卷积来解决 3D 卷积神经网络中的 3D 旋转等变性问题，进而提供了一种局部对称且通过平滑的频谱实现本地化滤波器的方法，同时还实现了一种用于谱域的新型池化技术，这些操作使得网络不需要过多的容量和数据增强即可在标准检索和分类基准测试中与现有的最先进性能相当。

    Nov, 2017

  • 高效广义球形卷积神经网络

    提出了一种广义的球形卷积神经网络框架，其中包括了各种现有方法，并允许它们同时被利用。通过开发两个新的严格相等层，其复杂度已经被降至可行水平，使球形 CNNs 的更大、更具表现力模型能够被计算出来。通过这些发展，展示了对于球形基准问题，能够构建更具表现力的混合模型，达到最新的精度和参数效率。

    Oct, 2020

  • 用于高效和高性能医学图像处理的等变球面 CNN

    本研究探讨了等变网络在断层扫描成像应用中的重要性，通过解决卷积神经网络在医学成像系统后处理中的局限性，引入了一种能够减少对特定训练集依赖的等变网络，并验证了球面信号上球面卷积神经网络 (SCNNs) 在去噪和重建基准问题中的优越质量和计算效率，同时利用 SCNNs 作为传统图像重建工具的补充方法，提高成像结果质量并降低对训练集的依赖，本研究观察到 SCNNs 与 CNNs 相比，在保持相同或更高的图像处理质量的同时，显著降低了计算成本，并初步探索了其在更广泛断层扫描成像应用中的潜能，特别是那些需要全方位表示的应用。

    Jul, 2023

  • 混合表示学习的散射网络

    本文研究了散射网络，作为模拟图像的通用表征。使用散射网络在监督和无监督学习任务中实现了具有竞争力的结果，并取得了对构建更可解释的卷积神经网络的进展。

    Sep, 2018

  • 自旋加权球面卷积神经网络

    介绍了一种新型球形卷积神经网络，使用自旋加权球形函数，实现在球形空间内的非均向滤波，适用于分类球形图像、3D 形状和球形全景图像的语义分割，并在实验中展现了优越性。

    Jun, 2020

  • 离散连续卷积实现的可扩展和等变球形 CNN 网络

    我们提出了一种混合离散 - 连续（DISCO）分组卷积，该分组卷积在计算上可扩展，并能够保持旋转等变性，可以应用于任何紧致群。通过稀疏张量实施以实现线性扩展，并在球体上取得了最先进的语义分割和深度估计性能。

    Sep, 2022