#72
summarized by : shoji sonoyama
MicroNet: Improving Image Recognition With Extremely Low FLOPs
Yunsheng Li, Yinpeng Chen, Xiyang Dai, Dongdong Chen, Mengchen Liu, Lu Yuan, Zicheng Liu, Lei Zhang, Nuno Vasconcelos

どんな論文か？

モバイル端末等を想定した軽量高速なネットワークの提案論文． MobileNetV3よりも高速高精度なMicroNetを提案した． 論文中ではclassificationのみを評価しているが，obejet detectionやkeypoint detectionのバックボーンとして転用可能と述べている．
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新規性

Micro-Factorized convolution(MF-conv)，Dynamic Shift-Max(DY-Shift-Max)および，これらを用いたMicroNetの提案． MF-ConvはDepth/Point wiseの2種類があり，組み合わせて使用する． DY-Shift-Maxは非線形な活性化関数であり，Point wiseの補間する要素と動的な重み変化の要素を持つ．

結果

ImageNetを用いた分類問題にて，MobileNetV3よりも9.6%高い，59.4%のTop-1 accuracyを達成し，SoTAを達成． また，FLOPSに対するmAPの比も既存手法を上回る．

その他（なぜ通ったか？等）

github：https://github.com/liyunsheng13/micronet

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