ICMLFeb, 2022

球面图像的等变性与增强对比

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TL;DR本研究分析了卷积神经网络（CNN）在球形图像分类和语义分割中旋转等价性的角色，并以 MNIST 和 FashionMNIST 数据集为基础，比较了 S2CNNs 和标准非等变 CNNs 的性能与推理时间等因素的权衡考虑。研究发现，对于固有的旋转不变的任务，通过大幅增加数据扩增和网络规模，标准 CNNs 可以达到与等变网络至少同样的性能，而对于固有的等变任务，非等变网络始终无法达到等变网络的性能水平。
rotational equivarianceconvolutional neural networkss2cnnsdata augmentationsemantic segmentation
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 等变规范卷积网络和二十面体 CNN

    本研究提出了一种基于变换对称性等效性原则的神经网络架构设计方法，并将此原则扩展至局部规范变换领域，以实现在流形上的卷积神经网络，提高了全景图像与全球气候图案分割等任务的性能。

    Feb, 2019