Djupt lärande har skapat många nya toppmoderna lösningar under det senaste årtiondet inom områden som objekt, scen och taligenkänning. I synnerhet Convolutional Neural Network (CNN) är en kategori av djupt lärande som får utmärkta resultat i objekt detektering och igenkänning uppgifter. Dess arkitektur är verkligen väl lämpad för objektanalys genom att lära sig och klassificera komplexa (djupa) funktioner som representerar delar av ett objekt eller objektet självt. Vissa av dess egenskaper är dock mycket lika texturanalysmetoder. CNN lager kan ses som filterbanker av komplexitet ökar med djupet. Filterbanker är kraftfulla verktyg för att extrahera texturfunktioner och har i stor utsträckning använts i texturanalys. I detta dokument utvecklar vi en enkel nätverksarkitektur som heter Texture CNN (T-CNN) som utforskar denna observation. Det bygger på tanken att den övergripande forminformation som extraheras av de helt anslutna skikten i en klassisk CNN är av mindre betydelse i texturanalys. Därför samlar vi ett energimått från det sista konvolutionslagret som vi ansluter till ett helt uppkopplat lager. Vi visar att vårt tillvägagångssätt kan förbättra prestandan i ett nätverk samtidigt avsevärt minska minnesanvändning och beräkning.
Som förklaras i REF, en CNN metod är väl lämpad för texturanalys eftersom det kan tätt poola textur funktioner.
Using Filter Banks in Convolutional Neural Networks for Texture Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}