Fugu-MT 論文翻訳(概要): LRNNet: A Light-Weighted Network with Efficient Reduced Non-Local Operation for Real-Time Semantic Segmentation

論文の概要: LRNNet: A Light-Weighted Network with Efficient Reduced Non-Local Operation for Real-Time Semantic Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02706v1
Date: Thu, 4 Jun 2020 08:55:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 10:10:39.247433
Title: LRNNet: A Light-Weighted Network with Efficient Reduced Non-Local Operation for Real-Time Semantic Segmentation
Title（参考訳）: lrnnet:リアルタイム意味セマンティクスセグメンテーションのための効率のよい非局所操作を備えた軽量ネットワーク
Authors: Weihao Jiang and Zhaozhi Xie and Yaoyi Li and Chang Liu and Hongtao Lu
Abstract要約: 本稿では,高効率かつリアルタイムなセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現するために,LRNNetを用いた軽量ネットワークを提案する。実験では、軽量、スピード、計算、精度のトレードオフが優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.010572800399057
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent development of light-weighted neural networks has promoted the applications of deep learning under resource constraints and mobile applications. Many of these applications need to perform a real-time and efficient prediction for semantic segmentation with a light-weighted network. This paper introduces a light-weighted network with an efficient reduced non-local module (LRNNet) for efficient and realtime semantic segmentation. We proposed a factorized convolutional block in ResNet-Style encoder to achieve more lightweighted, efficient and powerful feature extraction. Meanwhile, our proposed reduced non-local module utilizes spatial regional dominant singular vectors to achieve reduced and more representative non-local feature integration with much lower computation and memory cost. Experiments demonstrate our superior trade-off among light-weight, speed, computation and accuracy. Without additional processing and pretraining, LRNNet achieves 72.2% mIoU on Cityscapes test dataset only using the fine annotation data for training with only 0.68M parameters and with 71 FPS on a GTX 1080Ti card.
Abstract（参考訳）: 近年の軽量ニューラルネットワーク開発により、リソース制約下でのディープラーニングやモバイルアプリケーションの利用が促進されている。これらのアプリケーションの多くは、軽量ネットワークによるセマンティックセグメンテーションのリアルタイムかつ効率的な予測を行う必要がある。本稿では,高効率かつリアルタイムなセマンティックセグメンテーションを実現するために,LRNNetを用いた軽量ネットワークを提案する。 resnetスタイルのエンコーダにおいて,より軽量で効率的かつ強力な特徴抽出を実現するために,因子化畳み込みブロックを提案する。一方,提案する還元型非局所モジュールは,空間的局所支配特異ベクトルを用いて,計算量とメモリコストを大幅に削減し,より代表的な非局所機能統合を実現する。実験では、軽量、スピード、計算、精度のトレードオフが優れています。追加の処理と事前トレーニングなしで、lrnnet は 72.2% の miou を cityscapes test dataset で達成し、わずか 0.68m のパラメータと 71 fps の gtx 1080ti カードでトレーニングを行う。

関連論文リスト

Latency-aware Unified Dynamic Networks for Efficient Image Recognition [72.8951331472913]
LAUDNetは動的ネットワークの理論的および実用的な効率ギャップを橋渡しするフレームワークである。 3つの主要な動的パラダイム - 適応型計算、動的層スキップ、動的チャネルスキップ - を統合している。これにより、V100,3090やTX2 GPUのようなプラットフォーム上で、ResNetのようなモデルの遅延を50%以上削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-30T10:57:41Z)
RAMAN: A Re-configurable and Sparse tinyML Accelerator for Inference on Edge [1.8293684411977293]
エッジでのDeep Neural Network(DNN)ベースの推論は、これらの計算およびデータ集約アルゴリズムを低コストで低消費電力で実装する必要があるため、難しい。エッジ上のInfereNce用のRe-configurableおよびspArse smallML AcceleratorであるRAMANを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-10T17:25:58Z)
RN-Net: Reservoir Nodes-Enabled Neuromorphic Vision Sensing Network [7.112892720740359]
イベントベースのカメラは、生物学的視覚系のスパイクと非同期スパイク表現にインスパイアされている。本稿では,局所的および大域的貯水池の動的時間エンコーディングと統合された単純な畳み込み層に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 RN-Netはこれまでに報告されたDV128 Gestureの99.2%の最高精度を達成しており、DVS Lipデータセットの67.5%の最高精度の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-19T21:20:45Z)
Lightweight Real-time Semantic Segmentation Network with Efficient Transformer and CNN [34.020978009518245]
LETNetと呼ばれる軽量なリアルタイムセマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。 LETNetは、U字型のCNNとTransformerをカプセル埋め込みスタイルで効果的に組み合わせ、それぞれの欠陥を補う。挑戦的なデータセットで実施された実験は、LETNetが精度と効率のバランスにおいて優れたパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-21T07:16:53Z)
Lightweight and Progressively-Scalable Networks for Semantic Segmentation [100.63114424262234]
マルチスケール学習フレームワークは,セマンティックセグメンテーションを向上する有効なモデルのクラスと見なされてきた。本稿では,畳み込みブロックの設計と,複数スケールにわたる相互作用の仕方について,徹底的に解析する。我々は,軽量で拡張性の高いネットワーク(LPS-Net)を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-27T16:00:28Z)
An Adaptive Device-Edge Co-Inference Framework Based on Soft Actor-Critic [72.35307086274912]
高次元パラメータモデルと大規模数学的計算は、特にIoT(Internet of Things)デバイスにおける実行効率を制限する。本稿では,ソフトポリシーの繰り返しによるエフェキシット点,エフェキシット点,エンフェキシット点を生成する離散的(SAC-d)のための新しい深層強化学習(DRL)-ソフトアクタ批判法を提案する。レイテンシと精度を意識した報酬設計に基づいて、そのような計算は動的無線チャンネルや任意の処理のような複雑な環境によく適応でき、5G URLをサポートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-09T09:31:50Z)
Multi-Exit Semantic Segmentation Networks [78.44441236864057]
本稿では,最先端セグメンテーションモデルをMESSネットワークに変換するフレームワークを提案する。パラメトリド早期出口を用いた特別訓練されたCNNは、より簡単なサンプルの推測時に、その深さに沿って保存する。接続されたセグメンテーションヘッドの数、配置、アーキテクチャとエグジットポリシーを併用して、デバイス機能とアプリケーション固有の要件に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-07T11:37:03Z)
MSCFNet: A Lightweight Network With Multi-Scale Context Fusion for Real-Time Semantic Segmentation [27.232578592161673]
マルチスケールコンテキスト融合スキーム(MSCFNet)を用いた新しい軽量ネットワークを考案する。提案されたMSCFNetは1.15Mパラメータのみを含み、71.9%のMean IoUを実現し、1つのTitan XP GPU構成で50 FPS以上で実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-24T08:28:26Z)
Fully Dynamic Inference with Deep Neural Networks [19.833242253397206]
Layer-Net(L-Net)とChannel-Net(C-Net)と呼ばれる2つのコンパクトネットワークは、どのレイヤやフィルタ/チャネルが冗長であるかをインスタンス毎に予測する。 CIFAR-10データセットでは、LC-Netは11.9$times$ less floating-point Operations (FLOPs) となり、他の動的推論手法と比較して最大3.3%精度が向上する。 ImageNetデータセットでは、LC-Netは最大1.4$times$ FLOPsを減らし、Top-1の精度は他の方法よりも4.6%高い。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-29T23:17:48Z)
Real-time Semantic Segmentation via Spatial-detail Guided Context Propagation [49.70144583431999]
本研究では,リアルタイムセマンティックセグメンテーションを実現するための空間詳細ガイド付きコンテキスト伝搬ネットワーク(SGCPNet)を提案する。浅い層の空間的詳細を利用して低解像度のグローバルコンテキストの伝播を誘導し、失われた空間情報を効果的に再構成することができる。 69.5%のmIoUセグメンテーション精度を実現し、GeForce GTX 1080 Tiの768x1536イメージ上で178.5 FPSに達する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-22T07:07:26Z)
Large-Scale Gradient-Free Deep Learning with Recursive Local Representation Alignment [84.57874289554839]
大規模データセット上でディープニューラルネットワークをトレーニングするには、重要なハードウェアリソースが必要である。これらのネットワークをトレーニングするためのワークホースであるバックプロパゲーションは、本質的に並列化が難しいシーケンシャルなプロセスである。本稿では、深層ネットワークのトレーニングに使用できるバックプロップに代わる、神経生物学的に有望な代替手段を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-10T16:20:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。