Abstrakt. I detta dokument föreslår vi kvantifierade tätt sammankopplade UNets för effektiv visuell landmärke lokalisering. Tanken är att funktioner med samma semantiska betydelser återanvänds globalt över de staplade U-näten. Denna täta konnektivitet förbättrar till stor del informationsflödet, vilket ger förbättrad lokaliseringsnoggrannhet. En vaniljtät design skulle dock drabbas av en kritisk effektivitetsfråga i både utbildning och testning. För att lösa detta problem föreslår vi först order-K tät anslutning för att trimma av långdistans genvägar; sedan använder vi ett minne-effektivt genomförande för att avsevärt öka utbildningens effektivitet och undersöka en iterativ förfining som kan skära modellstorleken i hälften. Slutligen, för att minska minnesförbrukningen och hög precision operationer både i utbildning och testning, vi ytterligare kvantifiera vikter, ingångar och gradienter i vårt lokaliseringsnätverk till låga bit-bredd tal. Vi validerar vårt tillvägagångssätt i två uppgifter: mänsklig pose assessment och ansiktsjustering. Resultaten visar att vår strategi uppnår toppmodern lokaliseringsnoggrannhet, men med hjälp av 70% färre parametrar, 98% mindre modellstorlek och spara 75% träningsminne jämfört med andra riktmärke localizers. Koden finns på https://github.com/zhiqiangdon/CU-Net.
Tang och al. REF föreslog kvantiserade tätt anslutna U-nät för att i stor utsträckning förbättra informationsflödet, vilket bidrar till att öka noggrannheten i landmärkeslokalisering.
Quantized Densely Connected U-Nets for Efficient Landmark Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}