Abstrakt. Vi presenterar Dynamic Sampling Convolutional Neural Networks (DSCNN), där de positionsspecifika kärnorna lär sig av inte bara den nuvarande positionen utan också flera utvalda grannregioner. Under provtagningen introduceras resterande inlärning för att underlätta utbildning och en uppmärksamhetsmekanism tillämpas på säkringsfunktioner från olika prover. Och kärnorna är ytterligare faktoriserade för att reducera parametrar. Den flerfaldiga provtagningsstrategin utvidgar de effektiva mottagliga fälten avsevärt utan att kräva fler parametrar. DSCNN:s ärver fördelarna med DFN [1], nämligen att undvika att funktionskartan suddas ut av positionsspecifika kärnor samtidigt som översättningsinvarianten bibehålls, men det lindrar också effektivt problemet med övermontering som orsakas av mycket fler parametrar än normala CNN:er. Vår modell är effektiv och kan tränas end-to-end via standard backpropagation. Vi visar fördelarna med våra DSCNNs på både glesa och täta förutsägelser uppgifter som omfattar objektdetektion och flödesuppskattning. Våra resultat visar att DSCNN har starkare igenkänningsförmåga och uppnår 81,7 % i detektionsdata från VOC2012 [2]. Dessutom får DSCNN mycket skarpare svar i flödesuppskattning på FlyingChairs dataset[3] jämfört med flera FlowNet-modellers baslinjer.
Arbetet utökas senare av Wu et al. REF med en extra uppmärksamhetsmekanism och en dynamisk provtagningsstrategi för att göra det möjligt för positionsspecifika kärnor att också lära sig av flera angränsande regioner.
Dynamic Sampling Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}