Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Simple Approach to Image Tilt Correction with Self-Attention MobileNet for Smartphones

論文の概要: A Simple Approach to Image Tilt Correction with Self-Attention MobileNet for Smartphones

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00398v1
Date: Sun, 31 Oct 2021 03:41:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-02 14:08:47.678072
Title: A Simple Approach to Image Tilt Correction with Self-Attention MobileNet for Smartphones
Title（参考訳）: スマートフォン用セルフアテンション・モバイルネットを用いた画像傾き補正の簡易化
Authors: Siddhant Garg, Debi Prasanna Mohanty, Siva Prasad Thota, Sukumar Moharana
Abstract要約: 本稿では,局所領域を処理する代わりに,画像特徴間の長距離依存性をモデル化できる自己注意型MobileNetを提案する。また,画像傾き検出のための新しいトレーニングパイプラインを提案する。我々は,モバイルネットV3モデルと比較して,モバイルデバイス上での画像傾斜角を検出する技術について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.989480853499916
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The main contributions of our work are two-fold. First, we present a Self-Attention MobileNet, called SA-MobileNet Network that can model long-range dependencies between the image features instead of processing the local region as done by standard convolutional kernels. SA-MobileNet contains self-attention modules integrated with the inverted bottleneck blocks of the MobileNetV3 model which results in modeling of both channel-wise attention and spatial attention of the image features and at the same time introduce a novel self-attention architecture for low-resource devices. Secondly, we propose a novel training pipeline for the task of image tilt detection. We treat this problem in a multi-label scenario where we predict multiple angles for a tilted input image in a narrow interval of range 1-2 degrees, depending on the dataset used. This process induces an implicit correlation between labels without any computational overhead of the second or higher-order methods in multi-label learning. With the combination of our novel approach and the architecture, we present state-of-the-art results on detecting the image tilt angle on mobile devices as compared to the MobileNetV3 model. Finally, we establish that SA-MobileNet is more accurate than MobileNetV3 on SUN397, NYU-V1, and ADE20K datasets by 6.42%, 10.51%, and 9.09% points respectively, and faster by at least 4 milliseconds on Snapdragon 750 Octa-core.
Abstract（参考訳）: 私たちの仕事の主な貢献は2倍です。まず,SA-MobileNetと呼ばれるセルフアテンション・モビリティ・ネットワークを提案し,画像特徴間の長距離依存性を標準の畳み込みカーネルで処理する代わりにモデル化する。 sa-mobilenet は mobilenetv3 モデルの逆ボトルネックブロックと統合されたセルフアテンションモジュールを含み、画像特徴のチャネル毎の注意と空間的注意の両方をモデル化すると同時に、低リソースデバイス向けの新しいセルフアテンションアーキテクチャも導入する。次に,画像傾き検出のための新しい訓練パイプラインを提案する。本研究では,入力画像の傾きが1～2度の範囲の狭い範囲で複数角度の予測を行うマルチラベルシナリオにおいて,この問題を扱う。このプロセスは、複数ラベル学習における2階法または高階法の計算オーバーヘッドを伴わないラベル間の暗黙の相関を誘導する。新たなアプローチとアーキテクチャを組み合わせることで,MobileNetV3モデルと比較して,モバイルデバイス上での画像傾斜角を検出するための最先端の結果を提示する。最後に、sa-mobilenetはsun397、nyu-v1、ade20kのデータセットのmobilenetv3よりも6.42%、10.51%、9.09%、snapdragon 750オクタコアの少なくとも4ミリ秒高速である。

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