基于级联定向准正交测度的可证明尺度协变网络
计算机视觉与模式识别
2024-09-20 v2 机器学习
摘要
本文提出一种基于数学推导的 receptive field 模型与受生物启发计算相结合的层次网络连续模型。基于以一阶和二阶方向性高斯导数的定向准正交组合对复杂细胞的函数模型,我们在图像方向上的组合扩展中将此类基元计算级联耦合。分析了计算基元的尺度空间性质,并表明所得表示允许可证明的尺度与旋转协变性。开发了一个用于纹理分析的雏形应用,并证明所得 QuasiQuadNet 的简化均值约简表示在三个纹理数据集上取得了有前景的实验结果。
引用
@article{arxiv.1903.00289,
title = {Provably scale-covariant networks from oriented quasi quadrature measures in cascade},
author = {Tony Lindeberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.00289},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 3 figures, 1 table