論文の概要: Dissected 3D CNNs: Temporal Skip Connections for Efficient Online Video Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14639v2
• Date: Mon, 18 Oct 2021 13:47:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 23:18:52.682084
• Title: Dissected 3D CNNs: Temporal Skip Connections for Efficient Online Video Processing
• Title（参考訳）: 分割3D CNN: 効率的なオンラインビデオ処理のための時間的スキップ接続
• Authors: Okan K\"op\"ukl\"u, Stefan H\"ormann, Fabian Herzog, Hakan Cevikalp, Gerhard Rigoll
• Abstract要約: 3Dカーネル(3D-CNN)を持つコナールニューラルネットワークは、現在、ビデオ認識タスクにおける最先端の結果を達成している。 本稿では,ネットワークの中間ボリュームを分割し,深度(時間)次元で伝搬する3D-CNNを提案する。 アクション分類では、ResNetモデルの分解されたバージョンは、オンライン操作時に77-90%少ない計算を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.980090046426193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks with 3D kernels (3D-CNNs) currently achieve state-of-the-art results in video recognition tasks due to their supremacy in extracting spatiotemporal features within video frames. There have been many successful 3D-CNN architectures surpassing the state-of-the-art results successively. However, nearly all of them are designed to operate offline creating several serious handicaps during online operation. Firstly, conventional 3D-CNNs are not dynamic since their output features represent the complete input clip instead of the most recent frame in the clip. Secondly, they are not temporal resolution-preserving due to their inherent temporal downsampling. Lastly, 3D-CNNs are constrained to be used with fixed temporal input size limiting their flexibility. In order to address these drawbacks, we propose dissected 3D-CNNs, where the intermediate volumes of the network are dissected and propagated over depth (time) dimension for future calculations, substantially reducing the number of computations at online operation. For action classification, the dissected version of ResNet models performs 77-90% fewer computations at online operation while achieving ~5% better classification accuracy on the Kinetics-600 dataset than conventional 3D-ResNet models. Moreover, the advantages of dissected 3D-CNNs are demonstrated by deploying our approach onto several vision tasks, which consistently improved the performance.
• Abstract（参考訳）: 3dカーネル(3d-cnns)を備えた畳み込みニューラルネットワークは、現在、ビデオフレーム内の時空間的特徴抽出の優位性から、ビデオ認識タスクにおける最先端の成果を達成している。 最先端の成果を次々に上回る3d-cnnアーキテクチャが成功している。 しかし、そのほとんどがオフラインで動作し、オンライン操作中にいくつかの深刻な障害を発生させるように設計されている。 まず、従来の3d-cnnは、その出力特性がクリップの最新のフレームではなく完全な入力クリップを表しているため、動的ではない。 第二に、それらは時間分解能保存ではない。 最後に、3D-CNNは、その柔軟性を制限する固定時間入力サイズで使用されるように制約されている。 これらの欠点に対処するために,ネットワークの中間ボリュームを分割し,将来の計算のために深さ(時間)次元に伝播させる3d-cnnsを提案する。 アクション分類では、ResNetモデルの分離バージョンでは、オンライン操作時の計算量が77-90%少なくなり、従来の3D-ResNetモデルよりもキネティクス600データセットの分類精度が約5%向上した。 さらに,複数の視覚タスクにアプローチをデプロイすることで,分解した3D-CNNの利点を実証した。

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