論文の概要: Uncertainty-Guided Spatial Pruning Architecture for Efficient Frame Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16555v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 10:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 15:00:42.391668
• Title: Uncertainty-Guided Spatial Pruning Architecture for Efficient Frame Interpolation
• Title（参考訳）: 効率的なフレーム補間のための不確実性誘導空間プルーニングアーキテクチャ
• Authors: Ri Cheng, Xuhao Jiang, Ruian He, Shili Zhou, Weimin Tan, Bo Yan
• Abstract要約: ビデオフレーム(VFI)モデルはすべての場所に畳み込み演算を適用し、簡単に動く領域で冗長な計算を行う。 冗長計算を省略する不確実性誘導型空間プラニングアーキテクチャを開発した。 提案手法は,複数のベンチマーク上でのFLOPの低下による最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.115911988710284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The video frame interpolation (VFI) model applies the convolution operation to all locations, leading to redundant computations in regions with easy motion. We can use dynamic spatial pruning method to skip redundant computation, but this method cannot properly identify easy regions in VFI tasks without supervision. In this paper, we develop an Uncertainty-Guided Spatial Pruning (UGSP) architecture to skip redundant computation for efficient frame interpolation dynamically. Specifically, pixels with low uncertainty indicate easy regions, where the calculation can be reduced without bringing undesirable visual results. Therefore, we utilize uncertainty-generated mask labels to guide our UGSP in properly locating the easy region. Furthermore, we propose a self-contrast training strategy that leverages an auxiliary non-pruning branch to improve the performance of our UGSP. Extensive experiments show that UGSP maintains performance but reduces FLOPs by 34%/52%/30% compared to baseline without pruning on Vimeo90K/UCF101/MiddleBury datasets. In addition, our method achieves state-of-the-art performance with lower FLOPs on multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ビデオフレーム補間(VFI)モデルは、すべての場所に畳み込み演算を適用し、簡単に動く領域で冗長な計算を行う。 動的空間プルーニング法を用いて冗長な計算をスキップできるが,vfiタスクの容易な領域を監視せずに適切に特定することはできない。 本稿では,フレーム補間を動的に行うために冗長計算を省略する不確実性誘導型空間プラニング(UGSP)アーキテクチャを提案する。 特に、不確実性の低い画素は、望ましくない視覚的結果をもたらすことなく計算を削減できる、容易な領域を示す。 そこで我々は,不確実なマスクラベルを用いてUGSPを誘導し,容易な領域を適切に配置する。 さらに,UGSPの性能向上のために,補助的な非刈取ブランチを活用する自己コントラストトレーニング戦略を提案する。 大規模な実験によると、UGSPはパフォーマンスを維持しているが、Vimeo90K/UCF101/MiddleBuryデータセットを使用せずにベースラインと比較してFLOPを34%/52%/30%削減する。 さらに,本手法は,複数のベンチマーク上でのFLOPの低下による最先端性能を実現する。

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