論文の概要: AdaFocus V2: End-to-End Training of Spatial Dynamic Networks for Video
Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14238v1
- Date: Tue, 28 Dec 2021 17:53:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-30 14:02:28.074584
- Title: AdaFocus V2: End-to-End Training of Spatial Dynamic Networks for Video
Recognition
- Title(参考訳): AdaFocus V2:ビデオ認識のための空間動的ネットワークのエンドツーエンドトレーニング
- Authors: Yulin Wang, Yang Yue, Yuanze Lin, Haojun Jiang, Zihang Lai, Victor
Kulikov, Nikita Orlov, Humphrey Shi, Gao Huang
- Abstract要約: この研究は、AdaFocusのトレーニングを単純なワンステージアルゴリズムとして再構成する。
本稿では,1段階の定式化で導入された問題に対処するための改良されたトレーニング手法を提案する。
私たちのモデルは、オリジナルのAdaFocusや他の競争ベースラインを大きく上回っています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.12743642910384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent works have shown that the computational efficiency of video
recognition can be significantly improved by reducing the spatial redundancy.
As a representative work, the adaptive focus method (AdaFocus) has achieved a
favorable trade-off between accuracy and inference speed by dynamically
identifying and attending to the informative regions in each video frame.
However, AdaFocus requires a complicated three-stage training pipeline
(involving reinforcement learning), leading to slow convergence and is
unfriendly to practitioners. This work reformulates the training of AdaFocus as
a simple one-stage algorithm by introducing a differentiable
interpolation-based patch selection operation, enabling efficient end-to-end
optimization. We further present an improved training scheme to address the
issues introduced by the one-stage formulation, including the lack of
supervision, input diversity and training stability. Moreover, a
conditional-exit technique is proposed to perform temporal adaptive computation
on top of AdaFocus without additional training. Extensive experiments on six
benchmark datasets (i.e., ActivityNet, FCVID, Mini-Kinetics,
Something-Something V1&V2, and Jester) demonstrate that our model significantly
outperforms the original AdaFocus and other competitive baselines, while being
considerably more simple and efficient to train. Code is available at
https://github.com/LeapLabTHU/AdaFocusV2.
- Abstract(参考訳): 近年の研究では,空間冗長性を低減し,映像認識の計算効率を大幅に向上できることが示されている。
アダプティブフォーカス法(adafocus)は,映像フレーム内の情報領域を動的に識別し,対応することにより,精度と推論速度のトレードオフを良好に達成している。
しかし、adafocusは複雑な3段階のトレーニングパイプライン(強化学習)を必要とするため、収束が遅く、実践者には不向きである。
本研究は, AdaFocus の訓練を1段階の単純なアルゴリズムとして改良し, 異なる補間ベースのパッチ選択操作を導入し, 効率的なエンドツーエンド最適化を実現する。
さらに,1段階の定式化によってもたらされる課題に対処し,監督の欠如,入力多様性,トレーニング安定性などを改善するためのトレーニング手法を提案する。
さらに, adafocus上での時間適応計算を, 追加のトレーニングをすることなく行うための条件提示手法を提案する。
6つのベンチマークデータセット(ActivityNet、FCVID、Mini-Kinetics、Something V1&V2、Jester)に対する大規模な実験により、我々のモデルはAdaFocusや他の競合するベースラインを大幅に上回り、トレーニングもかなりシンプルで効率的であることが示された。
コードはhttps://github.com/LeapLabTHU/AdaFocusV2で入手できる。
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