論文の概要: RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06088v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 09:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:32:49.115753
• Title: RepGhost: A Hardware-Efficient Ghost Module via Re-parameterization
• Title（参考訳）: repghost:再パラメータによるハードウェア効率のよいゴーストモジュール
• Authors: Chengpeng Chen, Zichao Guo, Haien Zeng, Pengfei Xiong, Jian Dong
• Abstract要約: 機能再利用は、軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)設計において重要な技術である。 ハードウェア効率のよいRepGhostモジュールがre-パラメータ化による暗黙的な機能再利用のために提案されている。 ImageNetとCOCOベンチマークの実験では、提案されたRepGhostNetはモバイルデバイス上でのGhostNetやMobileNetV3よりも効率的で効率的であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.080765595494215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature reuse has been a key technique in light-weight convolutional neural networks (CNNs) design. Current methods usually utilize a concatenation operator to keep large channel numbers cheaply (thus large network capacity) by reusing feature maps from other layers. Although concatenation is parameters- and FLOPs-free, its computational cost on hardware devices is non-negligible. To address this, this paper provides a new perspective to realize feature reuse via structural re-parameterization technique. A novel hardware-efficient RepGhost module is proposed for implicit feature reuse via re-parameterization, instead of using concatenation operator. Based on the RepGhost module, we develop our efficient RepGhost bottleneck and RepGhostNet. Experiments on ImageNet and COCO benchmarks demonstrate that the proposed RepGhostNet is much more effective and efficient than GhostNet and MobileNetV3 on mobile devices. Specially, our RepGhostNet surpasses GhostNet 0.5x by 2.5% Top-1 accuracy on ImageNet dataset with less parameters and comparable latency on an ARM-based mobile phone.
• Abstract（参考訳）: 機能再利用は、軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)設計において重要な技術である。 現在の方法は通常、連結演算子を使用して、他の層からの特徴マップを再利用することで、大きなチャネル番号を安価に維持する(ネットワーク容量を増加させる)。 結合はパラメータとフラップフリーであるが、ハードウェアデバイスでの計算コストは無視できない。 そこで本稿では,構造的再パラメータ化手法による機能再利用を実現するための新しい視点を提案する。 結合演算子の代わりに、再パラメータ化による暗黙的な機能再利用のために、ハードウェア効率の良いRepGhostモジュールが提案されている。 RepGhostモジュールに基づいて、効率的なRepGhostボトルネックとRepGhostNetを開発する。 ImageNetとCOCOベンチマークの実験では、提案されたRepGhostNetはモバイルデバイス上でのGhostNetやMobileNetV3よりも効率的で効率的であることが示されている。 特に、私たちのRepGhostNetは、ARMベースの携帯電話で、パラメータが少なく、同等のレイテンシで、ImageNetデータセットでGhostNet 0.5倍の2.5%のTop-1精度を達成しています。

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