論文の概要: ExpansionNet v2: Block Static Expansion in fast end to end training for Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06551v1
• Date: Sat, 13 Aug 2022 02:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 13:47:14.829340
• Title: ExpansionNet v2: Block Static Expansion in fast end to end training for Image Captioning
• Title（参考訳）: ExpansionNet v2: Image Captioningのための高速エンドツーエンドトレーニングにおけるブロック静的拡張
• Authors: Jia Cheng Hu, Roberto Cavicchioli, Alessandro Capotondi
• Abstract要約: 深層学習手法における入力長における性能ボトルネックの可能性を探る。 本稿では,不均一で大容量なシーケンスの集合上に入力を分散処理するBlock Static Expansionを提案する。 我々は,画像キャプションにおける最近の作業の標準的なアプローチに比べて,有効であるだけでなく,6倍高速であるように設計されたExpansionNet v2という新しいモデルを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.3939291118954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Expansion methods explore the possibility of performance bottlenecks in the input length in Deep Learning methods. In this work, we introduce the Block Static Expansion which distributes and processes the input over a heterogeneous and arbitrarily big collection of sequences characterized by a different length compared to the input one. From this method we introduce a new model called ExpansionNet v2, which is trained using our new training strategy, designed to be not only effective but also 6 times faster compared to the standard approach of recent works in Image Captioning. Our new model achieves the state of art performance over the MS-COCO 2014 captioning challenge with a score of 143.7 CIDEr-D in the offline test split, 140.8 CIDEr-D in the online evaluation server and 72.9 All-CIDEr on the nocaps validation set. Source code available at: https://github.com/jchenghu/ExpansionNet_v2
• Abstract（参考訳）: 深層学習手法における入力長における性能ボトルネックの可能性を探る。 本研究では,入力と異なる長さで特徴付けられる不均一かつ任意に大きな列の集合に対して,入力を分散処理するブロック静的展開を導入する。 そこで本研究では, 画像キャプションにおける従来の手法に比べて, 有効性だけでなく, 6倍の高速化が期待できる拡張ネットv2モデルを提案する。 オンライン評価サーバでは140.8 CIDEr-D,nocaps Validationセットでは72.9 All-CIDEr,オフラインテストスプリットでは143.7 CIDEr-D,nocaps Validationセットでは72.9 All-CIDErである。 ソースコード: https://github.com/jchenghu/expansionnet_v2

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