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University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)

2026-08-03 至 2026-08-03 共收录 1
2505.21736 2026-08-03 cs.CV cs.LG 版本更新

Moment kernels: a simple and scalable approach for equivariance to rotations and reflections in deep convolutional networks

矩核:深度卷积网络中应对旋转与反射等变的简单可扩展方法

Siqi Fang, Zachary Schlamowitz, Andrew Bennecke, Daniel J. Tward

机构 * Department of Computational Medicine University of California, Los Angeles(计算医学系 加州大学洛杉矶分校)

AI总结 本文提出矩核,一种简单可扩展的正交变换等变卷积核,在生物医学图像任务中提升方向一致性,避免群卷积的方向通道扩展,适配标准CNN工作流程。

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