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#815
summarized by : Daiki Kimura
どんな論文か?
セマンティックセグメンテーションの自動NN構築に関する研究。
従来研究では、セル部分の探索に焦点を当て、ネットワーク構造部は手作業が多いため、詳細な識別には弱い。本論文では、多数の構造からネットワークを探索する手法、及び勾配を基とした探索の定式化を行った。実験では、Cityscapes、PASCAL、ADE20Kで評価し、特にCityscapesではP100を用いて3日で探索可能であることを確認。
新規性
・密な画像識別に応用したネットワーク探索の初の試み
・セルレベルでの探索及びネットワークレベルでの探索を取り入れたDLのネットワーク探索
・2段階での微分可能かつ連続な定式化
結果
・CityscapesのセマンティックセグメンテーションをP100を用いて3日で探索
・精度では、Cityscapesで、事前学習なしで、SOTAに対して8.6%向上
・PASCAL VOC 2012では、ImageNetの事前学習なしで、他のImageNetの事前学習ありモデルと同等
その他(なぜ通ったか?等)
定式化、及び高速かつ高精度なモデル探索可能であることを示す実験結果
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