Vi presenterar Accelel, ett nytt semantiskt videosegmenteringssystem som uppnår hög noggrannhet till låg inferencekostnad genom att kombinera förutsägelserna från två nätverksgrenar: (1) en referensgren som extraherar high-detail funktioner på en referensnyckelram, och warps dessa funktioner framåt med hjälp av frame-to-frame optiska flödesberäkningar, och (2) en uppdatering gren som beräknar funktioner av justerbar kvalitet på den aktuella ramen, utför en tidsuppdatering vid varje videoram. Uppdateringsfilialens modularitet, där undernätverk med varierande lagerdjup kan infogas (t.ex., möjliggör drift över ett nytt, toppmodernt precisions-genomströmnings-avräkningsspektrum. Över denna kurva uppnår Acceler modeller både högre noggrannhet och snabbare inferens tider än de närmaste jämförbara en ram segmentering nätverk. I allmänhet, Acceler betydligt överträffar tidigare arbete med effektiv semantisk video segmentering, korrigera warp-relaterade fel som föreningar på datauppsättningar med komplexa dynamik. Acceleratorn är end-to-end-utbildningsbar och mycket modulär: referensnätverket, det optiska flödesnätet och uppdateringsnätet kan väljas var för sig, beroende på tillämpningskrav, och sedan tillsammans finjusteras. Resultatet är ett robust, allmänt system för snabb, hög noggrannhet semantisk segmentering på video.
Jain m.fl. I REF föreslås att kostnaden för att dra slutsatser minskas genom att man kombinerar prognoserna för två nätverk: en djup referensgren som beräknar detaljerade funktioner från nyckelramar, och en ytligare uppdateringsgren som innehåller mindre detaljerade funktioner vid varje ram med inslagna funktioner från en nyligen träffade nyckelram.
Accel: A Corrective Fusion Network for Efficient Semantic Segmentation on Video
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}