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J-GLOBAL ID：202002213680774546   整理番号：20A0329074

カスケードに結合したスケール正規化微分表現に基づく証明可能スケール共変連続階層ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Provably Scale-Covariant Continuous Hierarchical Networks Based on Scale-Normalized Differential Expressions Coupled in Cascade

著者 (1件)： Lindeberg Tony (Computational Brain Science Lab, Division of Computational Science and Technology, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： Journal of Mathematical Imaging and Vision  (Journal of Mathematical Imaging and Vision)
巻： 62  号： 1  ページ： 120-148  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0440A  ISSN： 0924-9907  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,ネットワークが証明可能な規模の共変量であるように保証されるような方法で階層的ネットワークを構築するための理論を提示した。まず,スケール正規化スケール空間導関数で表現される線形および非線形微分表現から定義される広いクラスのネットワークに対して保持されるスケール共分散を得るための一般的な十分な議論を示した。次に,受容野の数学的に誘導されたモデルと生物学的に触発された計算の組み合わせから構築されたそのようなネットワークの1つの例のより詳細な開発を提示する。一次と二次の方向性Gauss導関数の配向準直交結合に関する複雑なセルの関数モデルに基づいて,画像方位上の組合せ展開に対するカスケードにおけるこのような原始計算を結合した。計算プリミティブのスケール空間特性を解析し,得られた表現がスケールと回転共分散を可能にする方法の明示的証明を与えた。テクスチャ解析へのプロトタイプ応用を開発し,得られたQuasiQuadNetの単純化平均低減表現が3つのテクスチャデータセットに関する有望な実験結果をもたらすことを実証した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  スケール不変性 ,  線形性 ,  プロトタイプ ,  コンピュータビジョン ,  *正規化 ,  導関数 ,  *ネットワーク ,  直交性 ,  共分散 ,  *微分 ,  指向性 ,  階層構造
準シソーラス用語： テクスチャ解析 ,  受容野 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (16件)： 手作り ,  構造化 ,  深部 ,  階層化 ,  ネットワーク ,  スケール共分散 ,  スケール不変性 ,  異なる発現 ,  準求積法 ,  複雑な細胞 ,  特徴検出 ,  テクスチャ解析 ,  テクスチャ分類 ,  スケール空間 ,  深層学習 ,  コンピュータビジョン

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： カスケード ,  スケール ,  正規化 ,  微分 ,  表現 ,  証明 ,  階層ネットワーク