Oriented Response Networks 论文笔记

2024-05-15 18:41:44

Oriented Response Networks 论文笔记

 Oriented Response Networks 2017cvpr

作者主业：https://yzhou.work/ORN/
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1701.01833.pdf
代码地址：https://github.com/ZhouYanzhao/ORN

笔记目录

1.文章概要
2. 算法理解
3. 总结

【文章概要】

ORN网络为实现对目标方向信息下有效编码而实现的一种高效的改进算法。改进方法增加了ARF（activate rotating filters）,及将卷积核看作是有八个方向通道的卷积核组，只有一个被实例化，剩余七个是通过傅立叶变换快速计算获得。方向响应的卷积，可看作是通过一个 ARF可以获得一个8通道的特征响应图的输出。参数更新只对一个ARF（实例化的那个）进行损失梯度的回传。

【算法理解】

本文主要可分为三步：
1.计算旋转求得的卷积核
1）Coordinate Rotation.

坐标旋转 + 双线性插值计算原图绿色点处的值（也是坐标旋转后紫色位置处的值）
2）Orientation Spin.

（频率域上的旋转计算，不太懂。。。。）
2.Oriented Response Convolution
对初始输入图片的扩展成为对应方向通道的图片（8通道），一个ARF可看作是D x W x W x D的一个卷积核，通过一个ARF的卷积操作可以生成一个D通道的特征图。
如下图可近似理解为用现在的一个卷积核（ARF）代表了CNN中的8个卷积核（e.g. ORN_layer_1: 10 x 8 = 80 CNN_layer_1）

【总结】

ORN方法对图片中隐含的方向特征信息做了更好的提取。

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