RotEqNet公司 swMATH ID: 42317 软件作者： Diego Marcos、Michele Volpi、Nikos Komodakis、Devis Tuia 描述： 旋转等变矢量场网络。在许多计算机视觉任务中，我们期望输出相对于输入图像旋转的特定行为。如果此关系被显式编码，而不是作为任何其他变体处理，那么问题的复杂性就会降低，从而导致所需模型的大小减小。本文提出了旋转等变向量场网络（RotEqNet），这是一种编码旋转等变、不变性和协方差的卷积神经网络（CNN）结构。每个卷积滤波器应用于多个方向，并返回一个向量场，表示每个空间位置上得分最高的方向的大小和角度。我们开发了一种基于这种表示的改进卷积算子来获得深层结构。我们对RotEqNet的几个问题进行了测试，这些问题需要对输入的旋转做出不同的响应：图像分类、生物医学图像分割、方向估计和补丁匹配。在所有情况下，我们都表明RotEqNet在参数数量方面提供了非常紧凑的模型，并提供了与较大数量级网络的结果一致的结果。 主页： https://arxiv.org/abs/1612.09346 源代码： https://github.com/dmarcosg/RotEqNet网址 相关软件： ScatNet公司；深度实验室；ESPNet公司；更快的R-CNN；CIFAR公司；SIFT公司；冲浪；ASIFT公司；OverFeat公司；深度愚人；DGM公司；亚当；RotDCF公司；深XDE；DiffSharp（差异锐化）；L-BFGS公司；PointNet（点网）；AlexNet公司；PCANet公司；ImageNet公司 引用于： 6文件 全部的 前5名10位作者引用 2 托尼·林德伯格 1 雅丽·阿米特 1 Charalampidis，Efstathios G。 1 伊尔瓦Jansson 1 Kevrekidis，Panayotis G。 1 韦斯利·卡迪米 1 尼古拉·奎西奥利 1 沈佳军 1 德米特里·雅罗斯基 1 朱伟 4篇连载文章中引用 2 数学成像与视觉杂志 1 应用数学季刊 1 物理D 1 构造性近似 全部的 前5名11个领域引用 5 计算机科学（68至XX） 三 统计学（62-XX） 1 交换代数（13-XX） 1 群论与推广（20-XX） 1 偏微分方程（35-XX） 1 动力系统和遍历理论（37至XX） 1 近似和展开（41至XX） 1 代数拓扑（55-XX） 1 数值分析（65-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 1 信息与通信理论、电路（94-XX） 按年份列出的引文