Fugu-MT 論文翻訳(概要): a novel attention-based network for fast salient object detection

論文の概要: a novel attention-based network for fast salient object detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10481v1
Date: Mon, 20 Dec 2021 12:30:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-21 17:24:46.483594
Title: a novel attention-based network for fast salient object detection
Title（参考訳）: 注目に基づく高速な物体検出のための新しいネットワーク
Authors: Bin Zhang, Yang Wu, Xiaojing Zhang and Ming Ma
Abstract要約: 現在の有向物体検出ネットワークにおいて、最も一般的な方法はU字型構造を用いることである。 3つのコントリビューションを持つ新しい深層畳み込みネットワークアーキテクチャを提案する。提案手法は, 精度を損なうことなく, 原サイズの1/3まで圧縮できることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.246237737452105
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the current salient object detection network, the most popular method is using U-shape structure. However, the massive number of parameters leads to more consumption of computing and storage resources which are not feasible to deploy on the limited memory device. Some others shallow layer network will not maintain the same accuracy compared with U-shape structure and the deep network structure with more parameters will not converge to a global minimum loss with great speed. To overcome all of these disadvantages, we proposed a new deep convolution network architecture with three contributions: (1) using smaller convolution neural networks (CNNs) to compress the model in our improved salient object features compression and reinforcement extraction module (ISFCREM) to reduce parameters of the model. (2) introducing channel attention mechanism in ISFCREM to weigh different channels for improving the ability of feature representation. (3) applying a new optimizer to accumulate the long-term gradient information during training to adaptively tune the learning rate. The results demonstrate that the proposed method can compress the model to 1/3 of the original size nearly without losing the accuracy and converging faster and more smoothly on six widely used datasets of salient object detection compared with the others models. Our code is published in https://gitee.com/binzhangbinzhangbin/code-a-novel-attention-based-network-for-fast-salient-object-d etection.git
Abstract（参考訳）: 現在のsalient object detection networkでは、最も一般的な方法はu字型構造である。しかし、大量のパラメータは、限られたメモリデバイスにデプロイできないコンピューティングとストレージリソースの消費を増加させる。他の浅い層ネットワークはu字型構造と同等の精度を保たず、より多くのパラメータを持つディープネットワーク構造は大きな速度でグローバル最小損失に収束しない。これらの欠点を克服するために,我々は,(1)小型畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いて,改良したsalient object features compression and reinforcement extraction module(isfcrem)でモデルを圧縮し,モデルのパラメータを削減した,新たな深層畳み込みネットワークアーキテクチャを提案する。 2) ISFCREMにチャネルアテンション機構を導入し,特徴表現能力を向上させるために異なるチャネルを重み付けする。 3)学習中の長期勾配情報を蓄積して学習率を適応的に調整する新しいオプティマイザの適用。その結果, 提案手法は, 精度を損なうことなく元の3分の1まで圧縮でき, 他のモデルと比較して, 広く使用されている6つのデータ集合上でより高速かつスムーズに収束できることがわかった。私たちのコードはhttps://gitee.com/binzhangbinzhangbin/code-a-novel-attention-based-network-for-fast-salient-object-d etection.gitで公開しています。

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