論文の概要: Binary Neural Networks as a general-propose compute paradigm for
on-device computer vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03716v1
- Date: Tue, 8 Feb 2022 08:38:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-02-09 15:30:21.121444
- Title: Binary Neural Networks as a general-propose compute paradigm for
on-device computer vision
- Title（参考訳）: デバイス上コンピュータビジョンのための汎用計算パラダイムとしてのバイナリニューラルネットワーク
- Abstract要約: 本稿では,1)ハードウェアフレンドリ性のための最小限の推論スキーム,2)高精度な過剰パラメータ化トレーニングスキーム,3)異なる視覚タスクに適応するための簡単な手順からなるBNNフレームワークを提案する。
このフレームワークは、分類、検出、セグメンテーション、超解像、マッチングのための速度-vs精度トレードオフにおいて8ビットの量子化を上回ります。
我々のBNNは、2.8-7$times$8ビットより少ない実行サイクル、2.1-2.7$times$代替BNNの設計より少ないサイクルを約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: For binary neural networks (BNNs) to become the mainstream on-device computer
vision algorithm, they must achieve a superior speed-vs-accuracy tradeoff than
8-bit quantization and establish a similar degree of general applicability in
vision tasks. To this end, we propose a BNN framework comprising 1) a
minimalistic inference scheme for hardware-friendliness, 2) an
over-parameterized training scheme for high accuracy, and 3) a simple procedure
to adapt to different vision tasks. The resultant framework overtakes 8-bit
quantization in the speed-vs-accuracy tradeoff for classification, detection,
segmentation, super-resolution and matching: our BNNs not only retain the
accuracy levels of their 8-bit baselines but also showcase 1.3-2.4$\times$
faster FPS on mobile CPUs. Similar conclusions can be drawn for prototypical
systolic-array-based AI accelerators, where our BNNs promise 2.8-7$\times$
fewer execution cycles than 8-bit and 2.1-2.7$\times$ fewer cycles than
alternative BNN designs. These results suggest that the time for large-scale
BNN adoption could be upon us.
- Abstract（参考訳）: バイナリニューラルネットワーク(BNN)がデバイス上でのコンピュータビジョンアルゴリズムの主流となるためには、8ビット量子化よりも高速vs精度のトレードオフを達成し、ビジョンタスクでも同様の一般応用性を確立する必要がある。
この目的のために,我々はBNNフレームワークを提案する。
1)ハードウェアフレンドリーのための最小限の推論方式
2 高精度な過度パラメータ化訓練方法、及び
3)異なる視覚タスクに適応するための簡単な手順。
我々のBNNは8ビットベースラインの精度レベルを保持するだけでなく、モバイルCPU上で1.3-2.4$\times$高速FPSを示す。
我々のBNNは、2.8-7$\times$8ビットより少ない実行サイクル、2.1-2.7$\times$代替BNNの設計よりも少ない実行サイクルを約束している。
これらの結果から,大規模なBNN導入の時期が示唆された。
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