Файл:Deconvolutional networks Cvpr2010.pdf
Matthew D. Zeiler, Dilip Krishnan, Graham W. Taylor and Rob Fergus Dept. of Computer Science, Courant Institute, New York University {zeiler,dilip,gwtaylor,fergus}@cs.nyu.edu
Abstract
Building robust low and mid-level image representations, beyond edge primitives, is a long-standing goal in vision. Many existing feature detectors spatially pool edge informationwhichdestroyscuessuchasedgeintersections, parallelism and symmetry. We present a learning frameworkwherefeaturesthatcapturethesemid-levelcuesspontaneously emerge from image data. Our approach is based ontheconvolutionaldecompositionofimagesunderasparsity constraint and is totally unsupervised. By building a hierarchy of such decompositions we can learn rich feature setsthatarearobustimagerepresentationforboththeanalysis and synthesis of images.
История файла
Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.
Дата/время | Размеры | Участник | Примечание | |
---|---|---|---|---|
текущий | 17:59, 23 декабря 2016 | 0 × 0 (2,02 МБ) | Slikos (обсуждение | вклад) |
- Вы не можете перезаписать этот файл.
Использование файла
Следующая 1 страница ссылается на данный файл: