Vi presenterar Spline-baserade Convolutional Neural Networks (SplineCNN), en variant av djupa neurala nätverk för oregelbunden strukturerad och geometrisk ingång, t.ex. grafer eller maskor. Vårt huvudsakliga bidrag är en ny konvolutionsoperatör baserad på B-splines, som gör beräkningstiden oberoende av kärnans storlek på grund av den lokala supporten för B-spline basfunktionerna. Som ett resultat av detta får vi en generalisering av den traditionella CNN-konvolutionsoperatören genom att använda kontinuerliga kärnfunktioner parametriserade med ett fast antal dresserbara vikter. Till skillnad från relaterade metoder som filtrerar i spektraldomänen, har den föreslagna metoden aggregat endast i den rumsliga domänen. Dessutom tillåter SplineCNN hela end-to-end utbildning av djupa arkitekturer, med endast den geometriska strukturen som ingång, i stället för handgjorda funktionsdeskriptorer. För validering tillämpar vi vår metod på uppgifter från fälten bildgrafklassificering, formkorrespondens och grafnodklassificering, och visar att den överträffar eller pars state-of-the-art tillvägagångssätt samtidigt som den är betydligt snabbare och har gynnsamma egenskaper som domänoberoende. Vår källkod finns tillgänglig på GitHub 1. Nyligen uppstod en uppsättning metoder som sammanförts under termen geometriskt djupinlärning [3] som syftar till att uppnå denna överföring genom att definiera konvolutionsoperationer för djupa neurala nätverk som kan hantera oregelbundna ingångsdata. Befintligt arbete inom detta område kan löst delas in i två olika undergrupper: spektralen och den rumsliga filtreringen. Den förra är baserad på spektral grafteori [5], där eigenvärden av en grafs Laplacian matris tolkas som frekvenser av nodsignaler [22]. De filtreras i spektraldomänen, analogt med Fourier domänfiltrering av traditionella signaler. Den senare undergruppen, de rumsliga tillvägagångssätten, utför konvolution i lokala Euclidean stadsdelar w.r.t. lokala positionsrelationer mellan punkter, representerade till exempel som polära, sfäriska eller kartesiska koordinater, som visas som exempel i figur 1. Bidrag. Vi presenterar Spline-baserade Convolutional Neural Networks (SplineCNN), en variant av djupa neurala nätverk för oregelbundna strukturerade data. Det huvudsakliga bidraget är en dressabel, rumslig, kontinuerlig konvolutionskärna som utnyttjar egenskaper hos B-splinebaser för att effektivt filtrera geometrisk inmatning av godtycklig dimensionalitet. Vi visar
För att bearbeta grafingångar, utökar Spline-CNN REF konvolution genom att använda kontinuerlig B-spline bas, som parametriseras av ett konstant antal tågbara styrvärden.
SplineCNN: Fast Geometric Deep Learning with Continuous B-Spline Kernels
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}