Abstrakt. De senaste åren har sett enorma framsteg i stillbild segmentering; men den naiva tillämpningen av dessa state-of-the-art algoritmer till varje videoram kräver betydande beräkning och ignorerar den tidsmässiga kontinuiteten inneboende i video. Vi föreslår ett ramverk för videoigenkänning som bygger på två viktiga observationer: 1) medan pixlar kan förändras snabbt från ram till ram, det semantiska innehållet i en scen utvecklas långsammare, och 2) utförande kan ses som en aspekt av arkitektur, vilket ger syfte-fit beräkningsscheman för nätverk. Vi definierar en ny familj av "clockwork" konvnet som drivs av fasta eller adaptiva klocksignaler som schemalägger bearbetningen av olika lager med olika uppdateringshastigheter beroende på deras semantiska stabilitet. Vi utformar ett rörledningsschema för att minska latensen för realtidsigenkänning och ett schema med fast ränta för att minska den totala beräkningen. Slutligen utökar vi klockan schemaläggning till adaptiv videobehandling genom att införliva datadrivna klockor som kan ställas in på omärkt video. Noggrannheten och effektiviteten av klockverk convnet utvärderas på Youtube-Objects, NYUD och Cityscapes video dataset.
Shelhamer m.fl. REF föreslagna Clockwork Convnets drivs av fasta eller adaptiva klocksignaler som schemalägger bearbetning av olika lager.
Clockwork Convnets for Video Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}