Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wavelet Feature Maps Compression for Image-to-Image CNNs

論文の概要: Wavelet Feature Maps Compression for Image-to-Image CNNs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12268v1
Date: Tue, 24 May 2022 20:29:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-26 14:02:45.108177
Title: Wavelet Feature Maps Compression for Image-to-Image CNNs
Title（参考訳）: 画像間CNNのためのウェーブレット特徴マップ圧縮
Authors: Shahaf E. Finder, Yair Zohav, Maor Ashkenazi, Eran Treister
Abstract要約: 本稿では,高分解能なアクティベーションマップ圧縮をポイントワイド畳み込みと統合した新しい手法を提案する。比較的小さく、より優雅な性能劣化を伴う1-4ビットのアクティベーション量子化に匹敵する圧縮率を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1542695050861544
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are known for requiring extensive computational resources, and quantization is among the best and most common methods for compressing them. While aggressive quantization (i.e., less than 4-bits) performs well for classification, it may cause severe performance degradation in image-to-image tasks such as semantic segmentation and depth estimation. In this paper, we propose Wavelet Compressed Convolution (WCC) -- a novel approach for high-resolution activation maps compression integrated with point-wise convolutions, which are the main computational cost of modern architectures. To this end, we use an efficient and hardware-friendly Haar-wavelet transform, known for its effectiveness in image compression, and define the convolution on the compressed activation map. We experiment on various tasks, that benefit from high-resolution input, and by combining WCC with light quantization, we achieve compression rates equivalent to 1-4bit activation quantization with relatively small and much more graceful degradation in performance.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、膨大な計算資源を必要とすることで知られており、量子化はそれらを圧縮する最良かつ最も一般的な方法である。攻撃的な量子化(すなわち4ビット未満)は分類に有効であるが、セマンティックセグメンテーションや深度推定のような画像から画像へのタスクでは深刻な性能低下を引き起こす可能性がある。本稿では,現代建築の主要な計算コストであるポイントワイド畳み込みと統合された高分解能アクティベーションマップ圧縮のための新しい手法であるWavelet Compressed Convolution (WCC)を提案する。この目的のために、画像圧縮の有効性で知られる効率的でハードウェアフレンドリーなhaar-wavelet変換を用い、圧縮活性化マップの畳み込みを定義する。高分解能入力の恩恵を受ける様々なタスクを実験し、wccと光量子化を組み合わせることで、比較的小さく、より優雅な性能劣化を伴う1-4bitアクティベーション量子化に相当する圧縮速度を達成する。

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