#270
summarized by : 小林 範久
LightTrack: Finding Lightweight Neural Networks for Object Tracking via One-Shot Architecture Search

どんな論文か?

オブジェクトトラッキングタスクにおいて、精度の向上のためにモデルは肥大化の傾向にあり、現場で利用するには軽量化する必要がある。モデル軽量化は、①モデル圧縮や②コンパクトにモデルをデザインするという方法で行われてきたが、効率的なアーキテクチャを探索するNAS(neural architecture search)による手法も近年提案されており、同タスクに対するNAS手法を提案している論文。
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新規性

本論文は、オブジェクトトラッキングタスクに対して初めてNAS手法によるモデル軽量化手法を提案している。また、従来バックボーンとヘッドのどちらかの探索が行われていたが、本論文ではバックボーンとヘッドの両方を探索している点にも新規性がある。

結果

EAO(expected average overlap: VOTで使用される評価指標。 accuracy と robustness を組み合わせた概念。)において、論文提案手法が現在SOTAとされているモデルを上回った。

その他(なぜ通ったか?等)

Github:https://github.com/researchmm/LightTrack