Learning in the Frequency Domainarxiv.org/abs/2002.12416 Abstract 深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显着的成功。 现有的神经网络主要在具有固定输入大小的空间域中运行。 对于实际应用场景中,图像尺寸通常很大,必须下采样到神经网络的预定输入大小。 尽管下采样操作减少了计算量和所需的通信带宽,但它却无意...
实验结果表明,当输入数据大小减少 87.5% 时,CNN 模型仍然保持相同的精度。 Inspired by the observation that human visual system (HVS) has unequal sensitivity to different frequency components [11], we analyze the image classification, detection and segmentation task in the frequency domain and find that...
4、静态频率通道选择 笔者并不是特别明白为什么这一部分被称之为Static Frequency Channel Selection,因为这一部分更多的是描述一些实验性的结果。 图五展示了两个输入频道的热图可视化,(a)描述的是基于ImageNet的图像分类,(b)描述的是基于coco数据集的实例分割。基于图五,文章描述了几个发现: a)相较于高频通道,低...
多任务学习“Fine-grained Recognition in the Wild: A Multi-Task Domain Adaptation Approach” 精细图像分类需要大量样本标记,但有些样本不容易标记。论文使用容易标记的样本,研究domain adaptation解决易获取样本与自然场景样本数据集转换的问题。这其中多任务的属性学习被用来提升性能。 论文要解决的问题示例,先获取有...
论文题目:《Learning in the Frequency Domain》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.12416.pdf 论文翻译参考: CVPR2020:Learning in the Frequency Domain(翻译)(一) CVPR2020:Learning in the Frequency Domain(翻译)(二) 论文阅读参考: CVPR2020- 频域学习一半的数据输入,提升MASK RCNN | Learning in the ...
图像分析新方法:“频域学习”(Learning in the Frequency Domain) 就是省略图像压缩/解压缩中计算量最大的步骤,直接利用频域特征来进行图像推理,减少系统中模块之间的数据传输量,从而提升系统性能。输入的数据量更小,深度神经网络在图像分类/分割任务上的精度反而提升了。
Learning in the Frequency Domain 解读 论文:Learning in the Frequency Domain, CVPR 2020 代码:https://github.com/calmevtime/DCTNet 实际的图像尺寸比较大,无法直接输入到CNN处理。因此,各类CNN模型都把图像首先下采样的224x224,然后再处理。但是,这样会引起信息损失并影响准确率。因此,阿里巴巴的研究人员提出新...
将CNN的输入由RGB 3通道变成192个频域通道,结果会如何?阿里达摩院新出的paper《Learning in the Frequency Domain》实践了这个idea,并且在图像分类、实例分割任务上取得不错的表现。 Specifically for ImageNet clas- sification with the same input size, the proposed method achieves 1.41% and 0.66% top-1 accu...
Learning in the Frequency Domain 下载积分: 1000 内容提示: Learning in the Frequency DomainKai Xu 1,2∗ Minghai Qin 1 Fei Sun 1Yuhao Wang 1 Yen-kuang Chen 1 Fengbo Ren 21 DAMO Academy, Alibaba Group 2 Arizona State UniversityAbstractDeep neural networks have achieved remarkable suc-cess in...
显然一般的深度学习方法,以图像为例,模型的输入为图像本身,属于空间域信息,那么有没有可能将空间域信息转换到频域进行分析,并得到一些效果的提升或其他方面的优势呢?Learning in the Frequency Domain这篇论文告诉我们是可以的。 为什么需要频域 在传统方法中,通常在CPU上对高分辨率RGB图像进行预处理,然后将其传输到GPU...