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等变神经切向核
本文首次将等变神经网络和神经切向核相结合，给出了群卷积神经网络的神经切向核的显式表达式，并在医学图像分类任务上通过数值实验证明了等变神经切向核的优越性能。
PDF24 days ago
E2PN: 高效的 SE (3) 等变点网络
本文提出了一个用于学习来自 3D 点云的 SE (3)- 等变特征的卷积结构。它将 KPConv（一种广泛用于处理点云数据的卷积形式）视为等变版本。通过组合群卷积和商表示，我们实现了一个简单，轻量级，快速的设计，能与现有的任务特定点云学习管
PDF2 years ago
CVPR任意 Lie 群的等变性能实现
本文介绍了一种使用李群上的卷积（group convolutions over Lie groups）来实现任何形变的不变性的严谨数学框架，经实验证明在具有仿射不变性的分类任务中，我们的方法比传统 CNN 提高了 30％的准确性，同时优于大
PDF3 years ago
动态组卷积用于加速卷积神经网络
本文提出一种动态组卷积 (Dynamic Group Convolution, DGC) 方法，它不仅保留了原有网络结构，还能够根据输入图像动态选择连接哪些输入通道，以实现对图像语义特征的自适应提取，有效提高了卷积神经网络的计算效率和图像分
PDF4 years ago
CVPR语义多模态图像合成
本文关注于语义多模态图像合成（SMIS）任务，提出了一种新型的 Group Decreasing Network (GroupDNet)，利用组卷积在生成器中进行，并逐渐减少解码器中卷积的组数。在多种具有挑战性的数据集上的实验证明了 Gro
PDF4 years ago