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#936
summarized by : 福沢栄治
どんな論文か?
軽量のセマンティックセグメンテーションネットワークを設計するには、パフォーマンスと速度のトレードオフを考える必要があります。この論文で、リアルタイムのセグメンテーションネットワークを自動的に検索するためのグラフ誘導アーキテクチャ検索(GAS)パイプラインを提案しました。
新規性
高性能の軽量モデルを効果的に探索できる新しい検索スペースを備えた、リアルタイムのセマンティックセグメンテーションのための新しい検索フレームワークを提案しました。かつ、独立したセル間の通信メカニズムとして、グラフたたみ込みネットワークをニューラルアーキテクチャ検索にシームレスに統合しました。
結果
CityscapesとCamVidデータセットに関する実験は、GASが精度と速度の新しい最先端のトレードオフを実現することを示しています。特に、Cityscapesデータセットでは、GASはTitan Xpで108.4 FPSの速度で73.5%mIoUの新しい最高のパフォーマンスを実現しています。
その他(なぜ通ったか?等)
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