論文の概要: ComBiNet: Compact Convolutional Bayesian Neural Network for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06957v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 16:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:35:34.498521
• Title: ComBiNet: Compact Convolutional Bayesian Neural Network for Image Segmentation
• Title（参考訳）: ComBiNet:イメージセグメンテーションのためのコンパクト畳み込みベイズニューラルネットワーク
• Authors: Martin Ferianc, Divyansh Manocha, Hongxiang Fan, Miguel Rodrigues
• Abstract要約: 現実世界のアプリケーションにおいて畳み込みニューラルネットワークを妨げる2つの欠陥に取り組む。 我々は、精度の限界改善を実現するいくつかのパラメータコンパクトベイズ畳み込みアーキテクチャを実証します。 このアーキテクチャは、分離可能な畳み込み、双画素、マルチスケールの特徴伝播、モンテカルロ・ドロップアウトによる不確実性毎の定量化に対するベイズ推定などのパラメータ効率の演算を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Fully convolutional U-shaped neural networks have largely been the dominant approach for pixel-wise image segmentation. In this work, we tackle two defects that hinder their deployment in real-world applications: 1) Predictions lack uncertainty quantification that may be crucial to many decision making systems; 2) Large memory storage and computational consumption demanding extensive hardware resources. To address these issues and improve their practicality we demonstrate a few-parameter compact Bayesian convolutional architecture, that achieves a marginal improvement in accuracy in comparison to related work using significantly fewer parameters and compute operations. The architecture combines parameter-efficient operations such as separable convolutions, bi-linear interpolation, multi-scale feature propagation and Bayesian inference for per-pixel uncertainty quantification through Monte Carlo Dropout. The best performing configurations required fewer than 2.5 million parameters on diverse challenging datasets with few observations.
• Abstract（参考訳）: 完全な畳み込み型U字型ニューラルネットワークは、ピクセルワイド画像セグメンテーションの主要なアプローチである。 本研究では,1)多くの意思決定システムにおいて重要な不確実な定量化が欠如していること,2)大規模なメモリストレージとハードウェアリソースを必要とする計算消費,の2つの欠陥に対処する。 これらの問題に対処し、それらの実用性を改善するために、数パラメータのコンパクトなベイズ畳み込みアーキテクチャを実証し、より少ないパラメータと計算演算を用いて、関連する作業と比較して精度を極端に向上させる。 このアーキテクチャは、分離可能な畳み込み、双線型補間、マルチスケール特徴伝播、モンテカルロドロップアウトによるピクセル単位の不確かさの定量化のためのベイズ推定といったパラメータ効率の良い演算を組み合わせる。 最高のパフォーマンス設定では、観測の少ない多様な挑戦的なデータセットに対して、250万以上のパラメータが必要でした。

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