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J-GLOBAL ID：202202264149064153   整理番号：22A0994582

グループ注意力畳込みと特徴再構成に基づく軽量分割アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Lightweight segmentation algorithm based on group attention convolution and feature reconstruction

著者 (3件)： Hu Guoqing (華南理工大学 机械与汽車工程学院,广東 广州 510641) ,  Tan Hailiang (華南理工大学 机械与汽車工程学院,广東 广州 510641) ,  Ge Mingliang (華南理工大学 机械与汽車工程学院,广東 广州 510641)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 43  号： 1  ページ： 120-126  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： コンボリューションニューラルネットワークの膨大なパラメータ量と計算量は,モバイル装置や組込み装置の問題に適用できないため,冗長特徴再構成モジュール(redundantfeaturereconstruction)を提案した。RFRとグループ注意力コンボリューションモジュール(groupattentionconvolution,GAC)は、RFRモジュールがより少ないパラメータ量を用いて重要な固有特徴を抽出し、線形演算子により冗長特徴を再構築し、ネットワークモデル推論を助けた。GACモジュールは,注意機構を導入することにより,パケットコンボリューションにおける各グループ間の情報交換の不十分な問題を改善し,提案したモジュールに基づく効率的軽量化セマンティック分割ネットワークを構築した。Cityscapesデータセットに関する実験は,提案したネットワークモデルが,良好な分割精度を達成し,パラメータ量とネットワークモデルサイズが,現在の典型的なセマンティック分割アルゴリズムよりも低く,アルゴリズムの複雑さと性能においてバランスが達成され,その有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *畳込み ,  冗長性 ,  ネットワーク ,  軽量化 ,  モジュール ,  ニューラルネットワーク ,  計算量 ,  再構成 ,  モデル ,  パラメータ ,  情報交換 ,  パケット
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  ネットワークモデル ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： グループ ,  注意力 ,  畳込み ,  再構成 ,  軽量 ,  アルゴリズム