Att översätta eller rotera en ingångsbild bör inte påverka resultaten av många datorseende uppgifter. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) är redan översättning likvariant: indata bildöversättningar producerar proportionella funktion kart översättningar. Detta gäller inte rotationer. Global rotation likformighet eftersträvas vanligtvis genom dataförstoring, men patch-wise likformighet är svårare. Vi presenterar Harmonic Networks eller H-Nets, en CNN som uppvisar motsvarighet till patch-wise översättning och 360-rotation. Vi uppnår detta genom att ersätta vanliga CNN filter med cirkulära övertoner, returnera en maximal respons och orientering för varje mottaglig fält patch. H-Nets använder en rik, parameter-effektiv och fast beräkning komplexitet representation, och vi visar att djupa funktionskartor inom nätverket koda komplicerade rotationsinvarianter. Vi visar att våra lager är tillräckligt generella för att kunna användas tillsammans med de senaste arkitekturerna och teknikerna, såsom djup övervakning och batchnormalisering. Vi uppnår också toppmodern klassificering på roterad MNIST, och konkurrenskraftiga resultat på andra referensutmaningar.
Worrall m.fl. REF föreslog Harmonic Networks genom att ersätta vanliga CNN-filter med cirkulära övertoner och returnera maximal respons och orientering för varje mottaglig fältplåster.
Harmonic Networks: Deep Translation and Rotation Equivariance
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}