Input binarization har visat sig vara ett effektivt sätt för nätverksacceleration. Tidigare binariseringssystem kan dock betraktas som enkla pixelvisa tröskeloperationer (dvs. en approximation) och drabbas av en stor noggrannhetsförlust. I detta dokument, föreslår vi en högorder binarization system, som uppnår mer exakt approximation medan fortfarande har fördelen av binär drift. I synnerhet, det föreslagna systemet rekursivt utför resterande kvantisering och ger en serie binära indata bilder med minskande magnitudskalor. Därför föreslår vi högklassiga binära filtrerings- och gradientutbredningsåtgärder för både framåt- och bakåtberäkningar. Teoretisk analys visar att approximation av fel är en garanti för den föreslagna metoden. Omfattande experimentella resultat visar att det föreslagna systemet ger stor igenkänningsnoggrannhet samtidigt som det påskyndas.
Dessutom föreslår REF en högorder binarization system som uppnår mer exakt approximation samtidigt som fördelen med binära transaktioner bevaras.
Performance Guaranteed Network Acceleration via High-Order Residual Quantization
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}