#505
summarized by : hisaka koji
Learning To Segment Actions From Visual and Language Instructions via Differentiable Weak Sequence Alignment

どんな論文か?

物体検出のための統合NASフレームワーク
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新規性

ニューラル・アーキテクチャ・サーチ、プルーニング、およびナレッジ・ディスティレーションを統合したものです。これらの技術を単純にパイプライン化するのではなく、Joint-DetNASはそれらを共同で最適化します。

結果

COCOにおいてmAPを41.4から43.9に向上させ、レイテンシを47%削減しました。これは、SOTAのEfficientDetと同等です。

その他(なぜ通ったか?等)