Under de senaste åren har den utbredda användningen av djupa neurala nätverk (DNN) underlättat stora förbättringar i prestanda för datorseende uppgifter som bildklassificering och objektigenkänning. I de flesta realistiska datorsiktstillämpningar genomgår en indatabild någon form av bildförvrängning såsom oskärpa och additivt buller vid bild förvärv eller överföring. Djupa nätverk tränade på orörda bilder presterar dåligt när de testas på sådana förvrängningar. I detta dokument utvärderar vi effekten av bildförvrängningar som Gaussisk oskärpa och additivt buller på aktiveringen av förtränade konvolutionsfilter. Vi föreslår ett mått för att identifiera de mest bullerkänsliga konvolutionsfiltren och rangordna dem efter den största ökningen i klassificeringsnoggrannhet vid korrigering. I vårt föreslagna tillvägagångssätt kallas DeepCorrect, tillämpar vi små staplar av convolutional lager med restanslutningar vid utgången av dessa rangordnade filter och träna dem att korrigera den värsta distorsion drabbade filter aktiveringar, samtidigt som resten av de förtränade filterutgångar i nätverket oförändrad. Prestandaresultat visar att tillämpa DeepCorrect modeller för gemensamma vision uppgifter som bildklassificering (ImageNet), objektigenkänning (Caltech-101, Caltech-256), och scenklassificering (SUN-397), avsevärt förbättrar robustheten hos DNNs mot förvrängda bilder och överträffar andra alternativa metoder. Index Terms-Deep neurala nätverk, bildförvrängning, bildklassificering, resterande lärande, bild denoiserande, bild deblurring. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1).
I REF presenterade vi en metod (DeepCorrect) för att identifiera de konvolutionella filter som är mest känsliga för nedbrytningar i bildkvalitet och för att korrigera de försämrade aktiveringarna av dessa filter.
DeepCorrect: Correcting DNN Models Against Image Distortions
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}