論文の概要: Online Hybrid Lightweight Representations Learning: Its Application to Visual Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11179v1
• Date: Mon, 23 May 2022 10:31:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 18:08:47.908442
• Title: Online Hybrid Lightweight Representations Learning: Its Application to Visual Tracking
• Title（参考訳）: オンラインハイブリッド軽量表現学習:その視覚追跡への応用
• Authors: Ilchae Jung, Minji Kim, Eunhyeok Park, Bohyung Han
• Abstract要約: 本稿では,ストリーミングデータのための新しいハイブリッド表現学習フレームワークを提案する。 ビデオ内の画像フレームは、2つの異なるディープニューラルネットワークのアンサンブルによってモデル化される。 ハイブリッド表現手法をオンライン視覚追跡タスクに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.49852446519412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel hybrid representation learning framework for streaming data, where an image frame in a video is modeled by an ensemble of two distinct deep neural networks; one is a low-bit quantized network and the other is a lightweight full-precision network. The former learns coarse primary information with low cost while the latter conveys residual information for high fidelity to original representations. The proposed parallel architecture is effective to maintain complementary information since fixed-point arithmetic can be utilized in the quantized network and the lightweight model provides precise representations given by a compact channel-pruned network. We incorporate the hybrid representation technique into an online visual tracking task, where deep neural networks need to handle temporal variations of target appearances in real-time. Compared to the state-of-the-art real-time trackers based on conventional deep neural networks, our tracking algorithm demonstrates competitive accuracy on the standard benchmarks with a small fraction of computational cost and memory footprint.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオ内の画像フレームを2つの異なるディープニューラルネットワークのアンサンブルでモデル化し,一方は低ビット量子化ネットワークであり,他方は軽量な完全精度ネットワークである,ストリーミングデータのための新しいハイブリッド表現学習フレームワークを提案する。 前者は粗い一次情報を低コストで学習し、後者は元の表現に忠実な残差情報を伝達する。 提案する並列アーキテクチャは,定点演算を量子化ネットワークで活用でき,軽量モデルはコンパクトなチャネルプラニングネットワークで与えられる正確な表現を提供するため,補完的情報を維持するのに有効である。 我々はこのハイブリッド表現手法を、ディープニューラルネットワークがリアルタイムにターゲットの外観の時間的変動を処理する必要があるオンライン視覚追跡タスクに組み込む。 従来のディープニューラルネットワークに基づく最先端のリアルタイムトラッカーと比較して,我々の追跡アルゴリズムは,計算コストとメモリフットプリントの少ない標準ベンチマークにおける競合精度を示す。

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