Abstract-Vi presenterar en metod för att lära sig diskriminerande filter med hjälp av en grund Convolutional Neural Network (CNN). Vi kodar rotationsinvarianten direkt i modellen genom att binda vikterna för grupper av filter till flera roterade versioner av det kanoniska filtret i gruppen. Dessa filter kan användas för att extrahera rotation invarianta funktioner väl lämpade för bildklassificering. Vi testar denna inlärningsprocedur på ett texturklassificeringsriktmärke, där utbildningsbildernas orienteringar skiljer sig från testbildernas. Vi får resultat jämförbara med hjärtats tillstånd. Jämfört med standardgrunda CNN uppnår den föreslagna metoden högre klassificeringsprestanda samtidigt som antalet parametrar som ska läras minskas i storleksordning.
Rotationsinvarianten är utvecklad i ett grunt CNN för texturklassificering i REF genom att knyta vikterna för flera roterade versioner av filter.
Learning rotation invariant convolutional filters for texture classification
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}