ICLRMar, 2023

利用类似卷积实现网络的尺度和旋转等变性增强

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TL;DR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。
convolutional neural networksequivariance propertiesscalable fourier-argand representationimage classification taskgeneralization ability
发现论文，激发创造
  • 尺度等变可转移网络

    介绍了一种使用可控滤波器建立尺度等变卷积网络的通用理论，并将其他常见块推广为尺度等变块，此方法具有计算效率和数值稳定性，同时在 MNIST-scale 数据集和 STL-10 数据集中实现了领先水平的分类结果。

    Oct, 2019

  • 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

  • 尺度 - 旋转 - 等变李群卷积神经网络 (Lie Group-CNNs)

    该研究提出了一种 Lie 群 - CNN 模型，利用群卷积模块的全连接网络和 Lie - 代数实现了尺度旋转等变性，进而成功地从图像中提取几何特征并实现了对图像的等变识别。

    Jun, 2023

  • 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

  • 变形鲁棒的旋转 - 缩放 - 平移等变卷积神经网络

    该研究提出了一种基于耦合群卷积的旋转、缩放和平移等变卷积神经网络 RST-CNN，该网络通过稳定性分析可证明具有变形鲁棒性，能在旋转、缩放和平移等输入畸变的情况下保持等变性，从而在 MNIST、Fashion-MNIST 和 STL-10 数据集上实现了显著提升。

    Nov, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 逆问题的等变神经网络

    本文介绍一种使用群等变卷积神经网络来解决逆问题的学习重建方法，通过在迭代方法中建立群等变卷积神经网络解决拉伸同变的问题，实现了低剂量计算机断层成像重建和子采样磁共振成像重建的质量提升。

    Feb, 2021

  • 学习可转滤波器用于旋转等变卷积神经网络

    本文介绍了一种基于可平移、可旋转等变性的创新神经网络结构，采用可旋转滤波器和群卷积实现了对变换的兼容性，使用改进的权重初始化方案来提高准确率，在旋转 MNIST 基准测试和 ISBI 2012 2D EM 语义分割挑战中取得了良好表现。

    Nov, 2017