論文の概要: Recurrent Neural Networks for Still Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06235v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 06:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 18:50:07.739704
• Title: Recurrent Neural Networks for Still Images
• Title（参考訳）: 静止画像のためのリカレントニューラルネットワーク
• Authors: Dmitri, Lvov, Yair Smadar, Ran Bezen,
• Abstract要約: 我々は、RNNが静止画をシーケンスとして解釈することで効果的に処理できることを論じる。 本稿では、画像などの2次元入力に適した新しいRNN設計と、従来の実装よりもメモリ効率が高いBiDirectional RNN(BiRNN)のカスタムバージョンを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore the application of Recurrent Neural Network (RNN) for still images. Typically, Convolutional Neural Networks (CNNs) are the prevalent method applied for this type of data, and more recently, transformers have gained popularity, although they often require large models. Unlike these methods, RNNs are generally associated with processing sequences over time rather than single images. We argue that RNNs can effectively handle still images by interpreting the pixels as a sequence. This approach could be particularly advantageous for compact models designed for embedded systems, where resources are limited. Additionally, we introduce a novel RNN design tailored for two-dimensional inputs, such as images, and a custom version of BiDirectional RNN (BiRNN) that is more memory-efficient than traditional implementations. In our research, we have tested these layers in Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNNs), predominantly composed of Conv2D layers, with RNN layers at or close to the end. Experiments on the COCO and CIFAR100 datasets show better results, particularly for small networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、静止画像に対するリカレントニューラルネットワーク(RNN)の適用について検討する。 通常、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はこの種のデータに適用される一般的な手法であり、最近では大きなモデルを必要とするが、トランスフォーマーの人気が高まっている。 これらの方法とは異なり、RNNは一般的に単一の画像ではなく、時間とともに処理シーケンスと関連付けられている。 我々は、RNNが静止画をシーケンスとして解釈することで効果的に処理できることを論じる。 このアプローチは、リソースが限られている組み込みシステム用に設計されたコンパクトモデルに特に有利である。 さらに、画像などの2次元入力に適した新しいRNN設計と、従来の実装よりもメモリ効率が高いBiDirectional RNN(BiRNN)のカスタムバージョンを導入する。 本研究では,これらのレイヤを畳み込み型リカレントニューラルネットワーク(CRNN)で検証した。 COCOとCIFAR100データセットの実験は、特に小さなネットワークにおいて、より良い結果を示している。

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