#651
summarized by : Takeru Suda
Accel: A Corrective Fusion Network for Efficient Semantic Segmentation on Video

どんな論文か?

ビデオに対するセマンティックセグメンテーションのタスクにおいて、低推論コスト、高精度のモデルであるAccelを提案した。
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新規性

ネットワークの構造を二つのブランチに分けた構造にすることで、低推論コスト高精度のモデルを作成した。1つ目のブランチでは過去のキーフレームを高精度・高推論コストなネットワークで推論し、セグメンテーションの結果を推論する。2つ目のブランチで現在のフレームに対して低推論コストのネットワークで推論する。このそれぞれの推論結果を用いることで、現在のフレームに足して高精度・低推論コストな結果を得た。

結果

一つのフレームに対して推論する既存のモデルに比べて、速い推論と高い精度を示した。

その他(なぜ通ったか?等)