: Exempel på bilduppriktning -Vi hittar iterativt de parametrar för bildomvandling som producerar den nedtagna målbilden när den appliceras på källbilden med hjälp av olika provtagningsstrategier. Vi visualiserar den omvandlade källbilden vid konvergens när vi använder dubbellinjär provtagning och den föreslagna linjäriserade provtagningen. Vi visar vidare optimeringsvägarna för varje metod. Den föreslagna linjäriserade provtagningen ger förbättrade gradienter, vilket leder till bättre konvergens. Vi föreslår en ny metod för bildprovtagning för differentierad bildtransformation i djupa neurala nätverk. De provtagningssystem som för närvarande används i djupinlärning, såsom rumsliga transformernätverk, förlitar sig på dubbellinjär interpolering, som fungerar dåligt under svåra skalförändringar, och ännu viktigare, resulterar i dålig gradientutbredning. Detta beror på deras strikta tillit till direkta grannar. Istället föreslår vi att generera slumpmässiga extra prover i närheten av varje pixel i den provade bilden, och skapa en linjär approximation med deras intensitetsvärden. Vi använder sedan denna approximation som en differentierad formel för den transformerade bilden. Vi visar att vårt tillvägagångssätt ger mer representativa gradienter med ett bredare konvergensområde för bildanpassning, vilket leder till betydande resultatförbättringar när man utbildar nätverk för klassificeringsuppgifter. Detta är inte bara sant under stor nedsampling, utan också när det inte finns några skalförändringar. Vi jämför vårt tillvägagångssätt med flerskalig provtagning och visar att vi överträffar det. Vi visar sedan att våra förbättringar till sampler är kompatibla med andra tangentiella förbättringar av rumsliga Transformer Networks och att det ytterligare förbättrar deras prestanda. 1 1 Kod och modeller finns tillgängliga på https://github.com/ vcg-uvic/linearized_multisampling_release.
Jiang m.fl. REF visar dålig gradientutbredning av den vanligen använda bilinjära provtagningen.
Linearized Multi-Sampling for Differentiable Image Transformation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}