EscherNet 101
计算机视觉与模式识别
2023-03-09 v1 机器学习
摘要
我们构建了一个深度学习模型 EscherNet 101，用于将二维周期图案图像分类至其各自的 17 种壁纸群。除通过分类率评估 EscherNet 101 性能外，在微观层面我们探究了网络不同层所学到的滤波器，其能够捕捉超越边缘与曲率的二阶不变量。
引用
@article{arxiv.2303.04208,
title = {EscherNet 101},
author = {Christopher Funk and Yanxi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04208},
year = {2023}
}
备注
16 page, 12 figures