I detta arbete utbildar vi på ett end-to-end sätt ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som gemensamt hanterar låg-, medel- och högnivåseende uppgifter i en enhetlig arkitektur. Ett sådant nätverk kan fungera som en "swiss kniv" för vision uppgifter; vi kallar det ett "UberNet" för att indikera dess övergripande natur. Det viktigaste bidraget från detta arbete består i att hantera utmaningar som uppstår när man expanderar upp till många uppgifter. Vi introducerar tekniker som underlättar (i) utbildning en djup arkitektur samtidigt som man förlitar sig på olika träningsset och (ii) utbildning många (potentiellt obegränsad) uppgifter med en begränsad minnesbudget. Detta gör att vi kan träna på ett end-to-end sätt en enhetlig CNN-arkitektur som gemensamt hanterar (a) gränsdetektering (b) normal uppskattning (c) saltuppskattning (d) semantisk segmentering (e) mänsklig del segmentering (f) semantisk gränsdetektering, (g) regionförslag generering och objektdetektering. Vi får konkurrenskraftiga resultat samtidigt som vi gemensamt tar itu med alla uppgifter på 0,7 sekunder på en GPU. Vårt system kommer att göras tillgängligt för allmänheten.
Kokkinos föreslår UberNet REF, en djup arkitektur som kan utföra sju olika uppgifter beroende på olika träningsset.
UberNet: Training a Universal Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision Using Diverse Datasets and Limited Memory
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}