Att lära sig filter för att producera glesa bildrepresentationer i termer av överkompletta ordböcker har framgått som ett kraftfullt sätt att skapa bildfunktioner för många olika ändamål. Tyvärr är dessa filter oftast både många och icke-skiljbara, vilket gör deras användning dyrt. I detta dokument visar vi att sådana filter kan beräknas som linjära kombinationer av ett mindre antal separerbara sådana, vilket avsevärt minskar beräknings komplexiteten utan kostnad i termer av prestanda. Detta gör filterinlärning praktiskt även för stora bilder eller 3D-volymer, och vi visar att vi avsevärt överträffar state-of-theart metoder på linjär struktur extraktion uppgift, både i fråga om noggrannhet och hastighet. Dessutom är vårt tillvägagångssätt allmänt och kan användas på generiska filterbanker för att minska komplexiteten i konvolutionerna.
I REF bryts en bank av 2D- eller 3D-filter X ned i linjära kombinationer av en delad bank av separerade (dekomponerbara) filter Y.
Learning Separable Filters
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}