Konventionella djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) tillämpa convolution operatörer enhetligt i rymden över alla funktionskartor för hundratals lager - detta medför en hög beräkningskostnad för realtidstillämpningar. För många problem som objektdetektering och semantisk segmentering kan vi få en lågkostnadsberäkningsmask, antingen från en tidigare problemkunskap, eller från ett segmenteringsnätverk med låg upplösning. Vi visar att sådana beräkningsmasker kan användas för att minska beräkningen i det högupplösta huvudnätverket. Varianter av gles aktivering CNNs har tidigare utforskats på småskaliga uppgifter och visade ingen nedbrytning i termer av objektklassificering noggrannhet, men ofta uppmätta vinster i termer av teoretiska FLOPs utan att realisera en praktisk upptrappning jämfört med högt optimerade täta convolution implementationer. I detta arbete utnyttjar vi beräkningsmaskernas gleshetsstruktur och föreslår en ny timingbaserad gles konvolutionsalgoritm. Vi verifierade effektiviteten av vår glesa CNN på LiDAR-baserad 3D-objektdetektering, och vi rapporterar betydande vägg-klocka hastighet-ups jämfört med tät konvolution utan märkbar förlust av noggrannhet. * Lika lön.
Ren Ref utnyttjar denna sparhet med hjälp av segmenteringsnätverk med låg upplösning.
SBNet: Sparse Blocks Network for Fast Inference
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}