Konvolutionella neurala nätverk används i stor utsträckning i datorseende applikationer. Även om de har uppnått stor framgång, kan dessa nätverk inte tillämpas på 360 • sfäriska bilder direkt på grund av varierande distorsion effekt. I detta dokument presenterar vi distorsionsmedvetna konvolutionsnätverk för sfäriska bilder. För varje pixel, vårt nätverk tar ett icke-regelbundet rutnät baserat på dess distorsionsnivå, och konvolverar det provtagna rutnätet med hjälp av kvadratkärnor som delas med alla pixlar. Nätet approximerar successivt stora bildlappar från olika tangentplan av visningssfären med små lokala provtagningsrutnät, vilket förbättrar beräkningseffektiviteten. Vår metod behandlar också gränsproblemet, som är en inneboende fråga för sfäriska bilder. För att utvärdera vår metod tillämpar vi vårt nätverk i sfäriska bildklassificeringsproblem baserat på transformerade MNIST- och CIFAR-10-dataset. Jämfört med baslinjemetoden kan vår metod få mycket bättre prestanda. Vi analyserar också varianterna av vårt nätverk.
Zhao m.fl. REF provade en oregelbunden rutnätskarta baserad på bildpunkters distorsionsnivå och tillämpade fyrkantiga konvolutionskärnor på rutnätskartan för sfärisk bildklassificering.
Distortion-aware CNNs for Spherical Images
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}