I många datorseende uppgifter, förväntar vi oss ett särskilt beteende i produktionen med avseende på rotationer av inmatningsbilden. Om detta förhållande uttryckligen kodas, i stället för att behandlas som någon annan variation, minskar komplexiteten i problemet, vilket leder till en minskning av storleken på den erforderliga modellen. I detta dokument föreslår vi Rotation Equivariant Vector Field Networks (RotEqNet), en Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur kodning rotation equivariance, invariance och covariance. Varje konvolutionsfilter appliceras vid flera riktningar och returnerar ett vektorfält som representerar magnitud och vinkel av den högsta poänginriktningen på varje rumslig plats. Vi utvecklar en modifierad convolution operatör som förlitar sig på denna representation för att få djupa arkitekturer. Vi testar RotEqNet på flera problem som kräver olika svar med avseende på ingångarnas rotation: bildklassificering, biomedicinsk bildsegmentering, orienteringsberäkning och patchmatchning. I samtliga fall visar vi att RotEqNet erbjuder extremt kompakta modeller i fråga om antal parametrar och ger resultat i linje med de av nätorder större.
Rotation equivariant vektor fält nätverk tillämpa filter orienterade över en rad rotationer REF.
Rotation equivariant vector field networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}