論文の概要: Superkernel Neural Architecture Search for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08870v1
• Date: Sun, 19 Apr 2020 14:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 23:55:39.111167
• Title: Superkernel Neural Architecture Search for Image Denoising
• Title（参考訳）: superkernel neural architecture search for image denoising (特集 ニューラルアーキテクチャ)
• Authors: Marcin Mo\.zejko, Tomasz Latkowski, {\L}ukasz Treszczotko, Micha{\l} Szafraniuk, Krzysztof Trojanowski
• Abstract要約: 我々は、画像デノゲーションである密集予測タスクのためにNASを探索することに注力する。 コストのかかるトレーニング手順のため、画像強調のためのほとんどのNASソリューションは強化学習や進化的アルゴリズム探索に依存している。 本稿では,高密度予測のためのモデルの高速単発訓練を可能にするスーパーカーネル手法の効率的な実装について紹介する。 画像復調のためのSIDD+ベンチマークにおいて,本手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.633161758939184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Neural Architecture Search(NAS) resulted in finding new state-of-the-art Artificial Neural Network (ANN) solutions for tasks like image classification, object detection, or semantic segmentation without substantial human supervision. In this paper, we focus on exploring NAS for a dense prediction task that is image denoising. Due to a costly training procedure, most NAS solutions for image enhancement rely on reinforcement learning or evolutionary algorithm exploration, which usually take weeks (or even months) to train. Therefore, we introduce a new efficient implementation of various superkernel techniques that enable fast (6-8 RTX2080 GPU hours) single-shot training of models for dense predictions. We demonstrate the effectiveness of our method on the SIDD+ benchmark for image denoising.
• Abstract（参考訳）: 近年のニューラル・アーキテクチャ・サーチ(nas)の進歩により、画像分類、オブジェクト検出、意味セグメンテーションといったタスクのための最先端のニューラルネットワーク(ann)ソリューションが人間の監督なしに発見された。 本稿では,画像デノゲーションを行う高密度予測タスクに対するNASの探索に焦点をあてる。 コストのかかるトレーニング手順のため、画像強調のためのほとんどのNASソリューションは、通常訓練に数週間(あるいは数ヶ月)かかる強化学習または進化的アルゴリズム探索に依存している。 そこで本研究では,高密度予測のための高速(6-8 RTX2080 GPU時間)シングルショットトレーニングを可能にする,様々なスーパーカーネル手法の効率的な実装を提案する。 画像復調のためのSIDD+ベンチマークにおいて,本手法の有効性を示す。

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