Recurrent affine transform encoder for image representation
This paper proposes a Recurrent Affine Transform Encoder (RATE) that can be used for image representation learning. We propose a learning architecture that enables a CNN encoder to learn the affine transform parameter of images. The proposed learning architecture decomposes an affine transform matri...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Liu, Letao, Jiang, Xudong, Saerbeck, Martin, Dauwels, Justin |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/164994 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
EAD-GAN: a generative adversarial network for disentangling affine transforms in images
بواسطة: Liu, Letao, وآخرون
منشور في: (2023) -
Disentangled image representation: from affine transforms to facial attributes
بواسطة: Liu, Letao
منشور في: (2023) -
Delving into inter-image invariance for unsupervised visual representations
بواسطة: Xie, Jiahao, وآخرون
منشور في: (2023) -
SELF-SUPERVISED DEEP LEARNING FOR IMAGE DENOISING AND BEYOND
بواسطة: ZHENG HUAN
منشور في: (2024) -
ON ANNOTATION EFFICIENT LEARNING FOR COMPUTER VISION TASKS AND ITS APPLICATION ON MEDICAL IMAGE DATASETS
بواسطة: ATIN GHOSH
منشور في: (2022)