Inlärning omvandling invarianta representationer av visuell data är ett viktigt problem i datorseende. Djupa konvolutionella nätverk har visat anmärkningsvärda resultat för bild- och videoklassificeringsuppgifter. De har dock endast uppnått begränsad framgång i klassificeringen av bilder som genomgår geometriska omvandlingar. I detta arbete presenterar vi en roman Transformation Invariant Graph-baserat nätverk (TIgraNet), som lär sig grafbaserade funktioner som är inneboende invarianta till isometriska omvandlingar såsom rotation och översättning av indatabilder. I synnerhet är bilder representerade som signaler på grafer, som gör det möjligt att ersätta klassisk konvolution och poolning lager i djupa nätverk med grafspektrala konvolution och dynamiska graf pooling lager som tillsammans bidrar till invarians till isometriska transformationer. Våra experiment visar hög prestanda på roterade och översatta bilder från testuppsättningen jämfört med klassiska arkitekturer som är mycket känsliga för transformationer i data. De inneboende variabilitetsegenskaperna i vårt ramverk ger viktiga fördelar, såsom ökad relevans för datavariabilitet och ihållande prestanda med begränsade träningsset.
Khasanova m.fl. REF vidareutvecklade ytterligare ett grafbaserat nätverk, där funktioner är inneboende invarianta till isometriska omvandlingar, såsom rotation och översättning.
Graph-based Isometry Invariant Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}