用于三维成像高效跟踪的等变滤波器
计算机视觉与模式识别
2021-09-28 v2 机器学习
定量方法
摘要
我们展示了一种计算代价固定且性能达到最先进的针对三维图像的目标跟踪方法。先前的方法从卷积层预测变换参数。我们转而提出一种不包含卷积特征展平或全连接层,而是依赖等变滤波器来保持输入与输出之间变换(例如输入的旋转/平移使输出旋转/平移)的架构。随后由滤波器输出以封闭形式推导变换。该方法对需要低延迟的应用(如实时跟踪)很有用。我们在合成增强的成人脑 MRI 以及胎儿脑 MRI(预期用例)上展示了我们的模型。
引用
@article{arxiv.2103.10255,
title = {Equivariant Filters for Efficient Tracking in 3D Imaging},
author = {Daniel Moyer and Esra Abaci Turk and P Ellen Grant and William M. Wells and Polina Golland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10255},
year = {2021}
}
备注
MICCAI 2021 Early Accept