Konvolutionella neurala nätverk (CNN) är equivariant med avseende på översättning; en översättning i indata orsakar en översättning i utdata. Försök att generalisera likformighet har koncentrerat sig på rotationer. I detta papper kombinerar vi idén om den rumsliga transformatorn, och de kanoniska koordinat representationerna av grupper (polär transform) för att förverkliga ett nätverk som är invariant till översättning, och equivariant till rotation och skala. Ett konventionellt CNN används för att förutsäga ursprunget till en polartransform. Den polartransform utförs på ett olika sätt, liknande den rumsliga Transformer Networks, och den resulterande polar representation matas in i en andra CNN. Modellen är tränad endto-end med en klassificeringsförlust. Vi tillämpar metoden på variationer av MNIST, som erhålls genom att störa den med skräp, översättning, rotation och skalning. Vi uppnår toppmodern prestanda i den roterade MNIST, med färre parametrar och snabbare träningstid än tidigare metoder, och vi överträffar alla testade metoder i SIM2MNIST dataset, som vi introducerar.
Polar Transformer Network (PTN) REF tillämpar STN för att förutsäga ett ursprung eller en axel och sedan projicerar bilder eller voxels till polarkoordinatens representation.
Polar Transformer Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}