論文の概要: A Multi-channel Training Method Boost the Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13727v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 15:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 15:16:13.833822
• Title: A Multi-channel Training Method Boost the Performance
• Title（参考訳）: マルチチャネル学習による性能向上
• Authors: Yingdong Hu
• Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワークは大きな革命を遂げ、分類やセグメンテーションといったコンピュータビジョンタスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。 近年、携帯電話などの組み込みシステムに限られたメモリを適応させるため、ネットワークの規模を拡大する努力が盛んに行われている。 本稿では,ターゲットネットワークの性能とロバスト性を向上するマルチチャネルトレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural network has made huge revolution and shown its superior performance on computer vision tasks such as classification and segmentation. Recent years, researches devote much effort to scaling down size of network while maintaining its ability, to adapt to the limited memory on embedded systems like mobile phone. In this paper, we propose a multi-channel training procedure which can highly facilitate the performance and robust of the target network. The proposed procedure contains two sets of networks and two information pipelines which can work independently hinge on the computation ability of the embedded platform, while in the mean time, the classification accuracy is also admirably enhanced.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークは大きな革命を遂げ、分類やセグメンテーションといったコンピュータビジョンタスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。 近年,携帯電話などの組み込みシステムにおけるメモリ容量の制限に適応するため,ネットワーク規模を拡大する努力が盛んに行われている。 本稿では,ターゲットネットワークの性能とロバストを高度に向上させるマルチチャネル学習手法を提案する。 提案手法は,組込みプラットフォームの計算能力に独立して作用する2組のネットワークと2組の情報パイプラインを含むが,平均的に分類精度も良好に向上している。

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