Nov, 2023

具有傅立叶层的真正尺度相等深度神经网络

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TL;DR在计算机视觉中，为了有效地执行图像分割等任务，模型必须能够适应图像分辨率的变化，这被称为尺度等变性。最近的研究通过权重共享和内核调整等方式，取得了在发展尺度等变性卷积神经网络方面的进展。然而，在实践中，这些网络并不是真正的尺度等变性的。为了解决这个问题，我们直接在离散域中考虑了抗锯齿，并提出了一种基于傅里叶层的新型架构，以实现真正的尺度等变深度网络，即绝对零等变误差。在先前的研究基础上，我们对 MNIST-scale 和 STL-10 数据集上测试了这个模型。我们提出的模型在保持零等变误差的同时，实现了有竞争力的分类性能。
computer visionscale-equivarianceconvolutional neural networksanti-aliasingfourier layers
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • DISCO：精准离散尺度卷积

    通过权重共享和卷积核重新缩放的方式，基于一些普遍的先决条件，建立了精确的尺度卷积等变性，并为所有情况找到了确切的解，并计算其余近似值。这种离散尺度卷积具有重要意义，能在 MNIST-scale 和 STL-10 的监督学习中达到最新分类性能，并通过 OTB-13 上尺度等变 Siamese 跟踪器改进了计算效率。

    Jun, 2021

  • 基于卷积滤波器分解的尺度 - 平移等变网络

    本文提出一种基于 ST 等变卷积神经网络的多尺度图像分类方法，通过卷积滤波器的低频分解和截断，实现了更好的变形鲁棒性和可解释性。数值实验表明，相比常规 CNN，该方法在多尺度图像分类任务中性能显著提高，且模型尺寸更小。

    Sep, 2019

  • 卷积神经网络中的向量场尺度等变性

    研究注入本地规模等变性对卷积神经网络的影响，通过在多个尺度上应用每个卷积滤波器来实现。输出是一个向量场编码，用于表示最大激活尺度和尺度本身，这进一步由以下卷积层进行处理。这可使所有中间表示在本地上成为规模等变的。研究发现，这种方法在 MNIST 数字的随机缩放因素回归等已知规模等变任务中会显着提高模型性能超过 20％。此外，还发现该方法对于实际随机缩放数字的分类等尺度不变任务也有用。

    Jul, 2018

  • 组尺度旋转等变 UNet 用于组织病理学图像分割

    本论文提出了基于尺度空间理论的比例等变 UNet（SEUNet）进行数字组织病理学图像分割，实验结果表明该方法在训练参数更少的情况下优于其他方法。

    Apr, 2023

  • 深度尺度空间：尺度等变性

    介绍了深度尺度空间 (DSS)，一种卷积神经网络的推广，利用传统图像识别任务的尺度对称结构。在构建尺度等变的互相关基础上，可以在几乎任何现代深度学习架构中以即插即用的方式使用。通过应用于 Patch Camelyon 和 Cityscapes 数据集，证明了其实用性和高效性，并进行自省研究以进一步了解其性质。

    May, 2019

  • 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

  • 基于归一化等变性的神经网络及其在图像去噪中的应用

    本文提出了一种方法，通过引入受控亚线性激活函数和逐通道排序池化层来适应现有深度神经网络，从而实现网络的归一化等变性，这些修改不会损失性能，并应用于图像去噪中。

    Jun, 2023

  • FRS-Nets：傅立叶参数化旋转和尺度等变网络用于视网膜血管分割

    通过构建傅立叶参数化的 FR-Conv（旋转和缩放等变）卷积操作符，来在卷积神经网络中嵌入更多的等变性，用于视网膜血管分割，实现对精确度的要求，并在公共数据集上进行全面实验验证，结果表明 FRS-Nets 在参数量约为基线模型的 13.9% 的情况下，取得了最先进的性能，并且明显优于所有对比方法，展示了 FRS-Nets 的显著准确性、泛化性和临床应用潜力。

    Sep, 2023