論文の概要: RevBiFPN: The Fully Reversible Bidirectional Feature Pyramid Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14098v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 15:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 12:38:21.769554
• Title: RevBiFPN: The Fully Reversible Bidirectional Feature Pyramid Network
• Title（参考訳）: revbifpn: 完全に可逆な双方向機能ピラミッドネットワーク
• Authors: Vitaliy Chiley, Vithursan Thangarasa, Abhay Gupta, Anshul Samar, Joel Hestness, Dennis DeCoste
• Abstract要約: RevSiloは双方向マルチスケール機能融合のための最初の可逆モジュールである。 可逆的双方向特徴ピラミッドネットワークであるRevBiFPNを開発した。 RevBiFPNは、少ないMACと2.4倍のトレーニング時間メモリを使用して、HRNet上のAPを最大2.5%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.54359747576165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces the RevSilo, the first reversible module for bidirectional multi-scale feature fusion. Like other reversible methods, RevSilo eliminates the need to store hidden activations by recomputing them. Existing reversible methods, however, do not apply to multi-scale feature fusion and are therefore not applicable to a large class of networks. Bidirectional multi-scale feature fusion promotes local and global coherence and has become a de facto design principle for networks targeting spatially sensitive tasks e.g. HRNet and EfficientDet. When paired with high-resolution inputs, these networks achieve state-of-the-art results across various computer vision tasks, but training them requires substantial accelerator memory for saving large, multi-resolution activations. These memory requirements cap network size and limit progress. Using reversible recomputation, the RevSilo alleviates memory issues while still operating across resolution scales. Stacking RevSilos, we create RevBiFPN, a fully reversible bidirectional feature pyramid network. For classification, RevBiFPN is competitive with networks such as EfficientNet while using up to 19.8x lesser training memory. When fine-tuned on COCO, RevBiFPN provides up to a 2.5% boost in AP over HRNet using fewer MACs and a 2.4x reduction in training-time memory.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,双方向マルチスケール機能融合のための最初の可逆モジュールであるrevsiloを紹介する。 他のリバーシブルメソッドと同様に、revsiloは再計算によって隠れたアクティベーションを保存する必要がなくなる。 しかし、既存の可逆的手法はマルチスケールな特徴融合には適用されないため、大規模なネットワークには適用できない。 双方向のマルチスケール機能融合は局所的およびグローバルなコヒーレンスを促進し、hrnet や efficientdet といった空間的に敏感なタスクを対象とするネットワークのデファクト設計原則となっている。 高解像度入力と組み合わせると、これらのネットワークは様々なコンピュータビジョンタスクで最先端の結果を得るが、トレーニングには大規模なマルチレゾリューションアクティベーションの節約に相当なアクセラレーションメモリを必要とする。 これらのメモリ要件はネットワークサイズを制限し、進捗を制限する。 reversible recomputationを使ってrevsiloは、解像度スケールで動作しながらメモリ問題を緩和する。 RevSilosを積み重ねて、完全に可逆的な双方向特徴ピラミッドネットワークであるRevBiFPNを作成します。 RevBiFPNは、最大19.8倍のトレーニングメモリを使用しながら、EfficientNetのようなネットワークと競合する。 COCOを微調整すると、RevBiFPNは最大2.5%のAPをHRNetにアップし、MACを減らし、トレーニング時間メモリを2.4倍削減する。

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