CASIA OpenIR  > 智能感知与计算研究中心
Irregular Convolutional Neural Networks
Ma JB(马佳彬); Wang W(王威); Wang L(王亮)
2017-11
会议名称Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR)
会议日期November 26-29 2017
会议地点Nanjing, China
摘要Convolutional kernels are basic and vital components of deep Convolutional Neural Networks (CNN). In this paper, we equip convolutional kernels with shape attributes to generate the deep Irregular Convolutional Neural Networks (ICNN). Compared to traditional CNN applying regular convolutional kernels like 3 × 3, our approach trains irregular kernel shapes to better fit the geometric variations of input features. In other words, shapes are learnable parameters in addition to weights. The kernel shapes and weights are learned simultaneously during end-to-end training with the standard back-propagation algorithm. Experiments for semantic segmentation are implemented to validate the effectiveness of our proposed ICNN
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收录类别EI
语种英语
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/20658
专题智能感知与计算研究中心
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Ma JB,Wang W,Wang L. Irregular Convolutional Neural Networks[C],2017.
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