論文の概要: Characterizing and Taming Resolution in Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14819v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 00:08:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 14:57:01.429304
• Title: Characterizing and Taming Resolution in Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークにおけるキャラクタリゼーションとテーミングレゾリューション
• Authors: Eddie Yan, Liang Luo, Luis Ceze
• Abstract要約: 画像解像度は、コンピュータビジョンモデル推論の精度、計算量、記憶量、帯域幅コストに大きな影響を及ぼす。 本稿では,画像解像度,画質,畳み込みニューラルネットワーク演算子のシステマティックかつ自動チューニングによる精度と効率のトレードオフについて検討する。 そこで本稿では,静的に解像度を選択する必要をなくす動的解決機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.412616624011115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image resolution has a significant effect on the accuracy and computational, storage, and bandwidth costs of computer vision model inference. These costs are exacerbated when scaling out models to large inference serving systems and make image resolution an attractive target for optimization. However, the choice of resolution inherently introduces additional tightly coupled choices, such as image crop size, image detail, and compute kernel implementation that impact computational, storage, and bandwidth costs. Further complicating this setting, the optimal choices from the perspective of these metrics are highly dependent on the dataset and problem scenario. We characterize this tradeoff space, quantitatively studying the accuracy and efficiency tradeoff via systematic and automated tuning of image resolution, image quality and convolutional neural network operators. With the insights from this study, we propose a dynamic resolution mechanism that removes the need to statically choose a resolution ahead of time.
• Abstract（参考訳）: 画像解像度は、コンピュータビジョンモデル推論の精度、計算量、記憶量、帯域幅コストに大きな影響を及ぼす。 これらのコストは、モデルを大規模推論サービスシステムにスケールアウトし、画像解像度を最適化の魅力的なターゲットにするときに悪化する。 しかし、解像度の選択は本質的には、画像のクロップサイズ、画像の詳細、計算、ストレージ、帯域幅のコストに影響を与える計算カーネルの実装など、密結合した選択をもたらす。 この設定をさらに複雑にすると、これらのメトリクスの観点からの最適な選択は、データセットと問題シナリオに大きく依存します。 我々はこのトレードオフ空間を特徴付け、画像解像度、画質、畳み込みニューラルネットワーク演算子のシステマティックかつ自動チューニングにより精度と効率のトレードオフを定量的に研究する。 そこで本研究では,先行する解像度を静的に選択する必要をなくした動的解決機構を提案する。

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