AAAIFeb, 2022

卷积神经网络中的区域旋转层

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TL;DR本文提出一种可插入到既有卷积神经网络中的模块，直接将旋转不变性整合到 CNN 的特征提取层中，而不会增加模型复杂度，通过仅对立体数据进行训练，在旋转测试集上也能表现良好，这将适用于生物医学和天文学等难以获取垂直样本或目标没有方向性的领域，评估结果表明本模块能够有效提高 LeNet-5，ResNet-18 和 tiny-yolov3 的性能表现。
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

  • 用于图像分类和搜索的变换不变卷积神经网络

    该研究提出了在卷积神经网络的训练阶段中随机转换特征图以增强模型对空间变换的不变性，从而显著提高了 CNN 在图片识别等许多基准任务上的表现。

    Nov, 2019

  • 卷积操作中实现旋转不变性：从数据驱动到机制保证

    基于不可学习算子（梯度、排序、局部二值模式、最大值等），本研究设计了一套旋转不变卷积操作（RIConvs），与传统卷积操作具有相同数量的可学习参数和类似的计算过程，可相互替换。在不同数据集上的实验证明，RIConvs 明显提高了卷积神经网络的准确性，尤其是在训练数据有限的情况下，RIConvs 能进一步提升模型性能。

    Apr, 2024

  • 密集预测的高效不变卷积神经网络

    本文提出了基于核旋转和翻转的一组方法，以实现对卷积神经网络中的旋转和翻转不变性，结果表明，这些方法能够在合理的资源要求下实现不同的不变性。

    Nov, 2017

  • 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

  • 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

  • RIConv++：针对 3D 点云深度学习的有效旋转不变卷积

    本文提出一种简单且有效的卷积算子，通过设计强大的旋转不变特征来增强特征描绘能力，实现旋转不变性，并在真实和合成的点云分类、部分分割和形状检索实验中取得了挑战性旋转下的最先进精度。

    Feb, 2022

  • 深度神经网络的特征层级增强提高仿射变换鲁棒性

    本文提出了在中间神经网络层引入数据增强以改善卷积神经网络不适用于少量像素旋转或平移的问题，并证明该方法比已有的两种方法获得更好的精度和平均翻转比。

    Feb, 2022

  • 学习旋转不变卷积滤波器以进行纹理分类

    使用浅层卷积神经网络学习判别滤波器的一种方法，直接编码旋转不变性以提取旋转不变的特征，实现了与标准浅层卷积神经网络相比更高的分类性能并减少了一个数量级的参数量。

    Apr, 2016