Core Concepts
CNNの低周波情報処理の課題を解決するため、MLFMフレームワークが効果的な特徴抽出を実現。
Abstract
Deep LearningとCNNは多くの研究分野で革新をもたらしている。
低周波情報の処理に関する課題がある。
MLFMフレームワークは、低周波情報を効率的に保持し、画像認識タスクで性能向上を実現。
LFMUは低周波データを格納し、主要なネットワークと並列チャンネルを形成。
ImageNetでのテストでは、ResNet、MobileNet、EfficientNet、ConvNeXtなど複数の2D CNNで精度向上が示された。
Stats
CNNは高応答パターンを引き出すが、低周波情報に対処することが難しい。
MLFMはImageNetで精度向上を実証。
Quotes
"Our work signifies a pivotal stride in the journey of optimizing the efficacy and efficiency of CNNs with limited resources."
"The proposed MLFM, which does not change the original core network structure, is a plug-and-play component that can be easily embedded in the most popular networks."