論文の概要: MTP: Multi-Task Pruning for Efficient Semantic Segmentation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08386v2
• Date: Tue, 15 Mar 2022 06:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 22:59:18.309302
• Title: MTP: Multi-Task Pruning for Efficient Semantic Segmentation Networks
• Title（参考訳）: mtp:効率的なセマンティクスセグメンテーションのためのマルチタスクpruning
• Authors: Xinghao Chen, Yiman Zhang, Yunhe Wang
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションネットワークのためのマルチタスクチャネルプルーニング手法を提案する。 各畳み込みフィルタの重要性は、任意の層のチャネルを分類と分割タスクによって同時に決定する。 いくつかのベンチマークによる実験結果は、最先端の刈り取り法よりも提案アルゴリズムの方が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.84644563020912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on channel pruning for semantic segmentation networks. Previous methods to compress and accelerate deep neural networks in the classification task cannot be straightforwardly applied to the semantic segmentation network that involves an implicit multi-task learning problem via pre-training. To identify the redundancy in segmentation networks, we present a multi-task channel pruning approach. The importance of each convolution filter \wrt the channel of an arbitrary layer will be simultaneously determined by the classification and segmentation tasks. In addition, we develop an alternative scheme for optimizing importance scores of filters in the entire network. Experimental results on several benchmarks illustrate the superiority of the proposed algorithm over the state-of-the-art pruning methods. Notably, we can obtain an about $2\times$ FLOPs reduction on DeepLabv3 with only an about $1\%$ mIoU drop on the PASCAL VOC 2012 dataset and an about $1.3\%$ mIoU drop on Cityscapes dataset, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,セマンティックセグメンテーションネットワークのためのチャネルプルーニングに焦点を当てた。 分類タスクにおいてディープニューラルネットワークを圧縮・加速する以前の手法は、事前学習による暗黙のマルチタスク学習問題を伴うセマンティックセグメンテーションネットワークには直接適用できない。 セグメンテーションネットワークにおける冗長性を識別するために,マルチタスクチャネルプルーニング方式を提案する。 各畳み込みフィルタの重要さは、任意の層のチャネルを分類と分割タスクによって同時に決定する。 さらに,ネットワーク全体のフィルタの重要度を最適化するための代替手法を開発した。 いくつかのベンチマークにおける実験結果は、最先端の刈り取り法よりも提案アルゴリズムが優れていることを示している。 特に、DeepLabv3では、PASCAL VOC 2012データセットでは、約$1\%$ mIoU、Cityscapesデータセットでは$1.3\%$ mIoUで約$2\times$ FLOPsの削減が得られる。

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