Vi presenterar SNIPER, en algoritm för effektiv multi-scale utbildning i till exempel nivå visuell igenkänning uppgifter. Istället för att bearbeta varje pixel i en bildpyramid, SNIPER bearbetar sammanhang regioner runt mark-sanning fall (kallas marker) i lämplig skala. För bakgrundsprovtagning genereras dessa sammanhangsregioner med hjälp av förslag från ett regionförslagsnätverk som utbildats med ett kort inlärningsschema. Därför, antalet marker som genereras per bild under utbildning adaptivt förändringar baserat på scenen komplexitet. SNIPER bearbetar endast 30% fler pixlar jämfört med den vanliga enkelskaleträningen vid 800x1333 pixlar på COCO-datasetet. Men den observerar också prover från extrema upplösningar av bildpyramiden, som 1400x2000 pixlar. Eftersom SNIPER fungerar på om sampled låg upplösning marker (512x512 pixlar), kan det ha en satsstorlek så stor som 20 på en enda GPU även med en ResNet-101 ryggrad. Därför kan det dra nytta av batch-normalisering under utbildning utan behov av att synkronisera batch-normalisering statistik över GPU:er. SNIPER ger utbildning av exempel nivåigenkänning uppgifter som objekt detektering närmare protokollet för bildklassificering och föreslår att den allmänt accepterade riktlinjen att det är viktigt att träna på högupplösta bilder till exempel nivå visuell igenkänning uppgifter kanske inte är korrekt. Vår implementering baserad på Faster-RCNN med en ResNet-101 ryggrad får en mAP på 47,6% på COCO dataset för att avgränsa box upptäckt och kan bearbeta 5 bilder per sekund under inference med en enda GPU. Koden finns på https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER/.
För att kunna utföra flerskalig utbildning på ett effektivare sätt valde SNIPER REF ut sammanhangsregioner endast runt fall av markbunden sanning och provade bakgrundsregioner för varje skala under utbildningen.
SNIPER: Efficient Multi-Scale Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}