Abstract-djupa neurala nätverk baserade metoder har visat sig uppnå enastående prestanda på objektdetektion och klassificering uppgifter. Trots betydande prestandaförbättringar, på grund av de djupa strukturerna, kräver de fortfarande oöverkomlig körtid för att bearbeta bilder och upprätthålla högsta möjliga prestanda för realtidsapplikationer. Genom att observera fenomenet att människans visionssystem (HVS) i hög grad är beroende av tidsberoenden mellan ramar från visuell input för att utföra igenkänning på ett effektivt sätt, föreslår vi ett nytt ramverk kallat TKD: tidsbunden kunskapsdestillering. Detta ramverk destillerar temporal kunskap från en tung neurala nätverk baserad modell över utvalda videoramar (uppfattningen av ögonblicken) till en lättviktsmodell. För att möjliggöra destillationen lade vi fram två nya procedurer: 1) en långfristig Term Memory (LSTM) baserad nyckel frame selection metod; och 2) en ny lärarbunden förlust design. För att validera gör vi omfattande empiriska utvärderingar med hjälp av olika objektdetekteringsmetoder över flera datauppsättningar, inklusive Youtube-Objects och Hollywoodscendataset. Våra resultat visar konsekvent förbättring i noggrannhet-hastighet tradoffs för objektdetektering över ramar av den dynamiska scenen, jämfört med andra moderna objektigenkänningsmetoder.
Bajestani m.fl. REF utökar det tidigare arbetet genom att utforma en LSTM-baserad nyckelramsvalsmetod och en lärarbunden förlustfunktion.
TKD: Temporal Knowledge Distillation for Active Perception
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}