効率的なビデオ処理のためのデルタ蒸留【JST・京大機械翻訳】

Habibian Amirhossein; Yahia Haitam Ben; Abati Davide; Gavves Efstratios; Porikli Fatih

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204806006415 整理番号：22P0306244

効率的なビデオ処理のためのデルタ蒸留【JST・京大機械翻訳】

Delta Distillation for Efficient Video Processing

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発行年： 2022年03月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,ビデオフレーム間に存在する時間的冗長性を活用することによって,物体検出や意味セグメンテーションのようなビデオストリーム処理を加速することを目的とする。オプティカルフローのような動きアラインメントを用いた伝搬およびワーピング特徴の代わりに,著者らはデルタ蒸留としてコインした新しい知識蒸留スキーマを提案した。著者らの提案では,学生は時間にわたる教師の中間特徴における変化を学習する。これらの時間的変動がビデオフレーム内の時間的冗長性により効果的に蒸留できることを示した。推論の間,教師と学生の両者は予測を提供するために協力し,前者はキーフレーム上でのみ抽出された初期表現を提供し,後者は逐次フレームに対してデルタを反復推定し,適用することにより後者を協調する。さらに,エンドツーエンド学習可能アーキテクチャ検索を含む最適学生アーキテクチャを学習するための様々な設計選択を考察した。最も効率的なものを含む広範囲のアーキテクチャに関する広範な実験により,デルタ蒸留は,ビデオにおける意味セグメンテーションおよびオブジェクト検出に対する精度対効率トレードオフに関して,最新の最先端技術を構築することを実証した。最後に,副産物として,デルタ蒸留が教師モデルの時間一貫性を改善することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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