論文の概要: Fast Neural Architecture Search for Lightweight Dense Prediction Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01994v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 20:17:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 03:24:25.973035
• Title: Fast Neural Architecture Search for Lightweight Dense Prediction Networks
• Title（参考訳）: 軽量高密度予測ネットワークのための高速ニューラルネットワーク探索
• Authors: Lam Huynh, Esa Rahtu, Jiri Matas, Janne Heikkila
• Abstract要約: シングルイメージ超解像(Single Image Super- resolution, SISR)は、低解像度画像から高解像度画像を生成する低レベルの視覚タスクである。 センス予測(Dense prediction)は、入力画像の各ピクセルをいくつかの予測値でマッピングすることを目的としたコンピュータビジョン問題のクラスである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.605107921584775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dense prediction is a class of computer vision problems aiming at mapping every pixel of the input image with some predicted values. Depending on the problem, the output values can be either continous or discrete. For instance, monocular depth estimation and image super-resolution are often formulated as regression, while semantic segmentation is a dense classification, i.e. discrete, problem. More specifically, the monocular depth estimation problem produces a dense depth map from a single image to be used in various applications including robotics, scene understanding, and augmented reality. Single image super-resolution (SISR) is a low-level vision task that generates a high-resolution image from its low-resolution counterpart. SISR is widely utilized in medical and surveillance imaging, where images with more precise details can provide invaluable information. On the other hand, semantic segmentation predicts a dense annotated map of different semantic categories from a given image that is crucial for image understanding tasks.
• Abstract（参考訳）: センス予測(Dense prediction)は、入力画像の各ピクセルを予測値でマッピングすることを目的としたコンピュータビジョン問題のクラスである。 問題によっては、出力値は連続的または離散的である。 例えば、単眼深度推定と画像超解像はしばしば回帰として定式化されるが、意味セグメンテーションは密集した分類、すなわち離散問題である。 より具体的には、単眼深度推定問題は、ロボティクス、シーン理解、拡張現実など、様々なアプリケーションで使用される単一の画像から深い深さマップを生成する。 SISR(Single Image Super- resolution)は、低解像度画像から高解像度画像を生成する低レベルの視覚タスクである。 sisrは、より詳細な画像が貴重な情報を提供できる医療・監視イメージングに広く利用されている。 一方、セマンティックセグメンテーションは、画像理解タスクに不可欠な所定の画像から、異なる意味カテゴリの密な注釈付きマップを予測する。

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