Den semantiska segmenteringen kräver en hel del beräkningskostnader. Den utvidgade konvolutionen avlastar denna komplexitetsbörda genom att öka det mottagliga fältet utan ytterligare parametrar. För en mer lättviktig modell är att använda djupvis separerbar konvolution ett av de praktiska valen. En enkel kombination av dessa två metoder resulterar dock i en alltför sparsam operation som kan orsaka sever performance degradation. För att lösa detta problem föreslår vi ett nytt block av koncentrerad-kompletterad konvolution (CCC) som både drar nytta av den dilaterade konvolutionen och den djupvis åtskilda konvolutionen. CCC-blocket består av ett informationskoncentrationsstadium och ett omfattande konvolutionsstadium. Det första steget använder två djupvis asymmetriska konvolutioner för komprimerad information från de angränsande pixlarna. Det andra steget ökar det mottagliga fältet genom att använda en djupvis åtskiljbar dilated convolution från funktionen karta över det första steget. Genom att ersätta den konventionella ESP modulen med den föreslagna CCC modulen, utan noggrannhet nedbrytning i Cityscapes datauppsättning, skulle vi kunna minska antalet parametrar med hälften och antalet floppar med 35% jämfört med ESPnet som är en av de snabbaste modellerna. Vi tillämpade vidare CCC på andra segmenteringsmodeller baserade på dilaterad konvolution och vår metod uppnådde jämförbar eller högre prestanda med ett minskat antal parametrar och floppar. Slutligen, experiment på ImageNet klassificering uppgift visar att CCC kan framgångsrikt ersätta dilated convolutions.
C3 REF löste försämringen av noggrannheten från naiv kombination av dilaterad konvolution och djupvis separerbar konvolution genom att föreslå en koncentrerad övergripande konvolution (C3).
Concentrated-Comprehensive Convolutions for lightweight semantic segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}