Publication

Filter Learning for Linear Structure Segmentation

Pascal Fua
2011
Reports

Résumé

We introduce an approach to learning convolution filters whose joint output can be fed to a classifier that labels them as belonging to linear structures or not. The filters are learned using sparse synthesis techniques but we show that enforcing constraints is not required at run-time to achieve good classification performance. In practice, this is important as it drastically reduces the computational cost. We show that our approach outperforms the state-of-the-art on difficult, and very different, images of roads, retinal scans, and dendritic networks.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/1f213650-e64c-4041-9bee-772021b714ea

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Pascal Fua
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Concepts associés (32)

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Algèbre linéaire

vignette|R3 est un espace vectoriel de dimension 3. Droites et plans qui passent par l'origine sont des sous-espaces vectoriels. L’algèbre linéaire est la branche des mathématiques qui s'intéresse aux espaces vectoriels et aux transformations linéaires, formalisation générale des théories des systèmes d'équations linéaires. L'algèbre linéaire est initiée dans son principe par le mathématicien perse Al-Khwârizmî qui s'est inspiré des textes de mathématiques indiens et qui a complété les travaux de l'école grecque, laquelle continuera de se développer des siècles durant.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

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Randomized Householder QR

Integrating Physics-based and Data-driven Approaches for Probabilistic Building Energy Modeling

On Balanced Representation Learning in Neural Networks