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Bit演算をベースに畳み込み演算を完全に排除し文字認識タスクで性能を維持したままモデルサイズをSOTA CNNの1/1000(数Kbyte)にする。従来はLocal Binary Patternのサンプリングパターンは固定されていたが、サンプリングも学習可能にする微分可能な定式化をした事がキモ。
End2Endで学習でき実行速度も速い、ベースラインCNNと比較して100倍。
https://openaccess.thecvf.com/content_WACV_2020/html/Lin_Local_Binary_Pattern_Networks_WACV_2020_paper.html
未確認。
論文概要
Bit演算をベースに畳み込み演算を完全に排除し文字認識タスクで性能を維持したままモデルサイズをSOTA CNNの1/1000(数Kbyte)にする。従来はLocal Binary Patternのサンプリングパターンは固定されていたが、サンプリングも学習可能にする微分可能な定式化をした事がキモ。
End2Endで学習でき実行速度も速い、ベースラインCNNと比較して100倍。
https://openaccess.thecvf.com/content_WACV_2020/html/Lin_Local_Binary_Pattern_Networks_WACV_2020_paper.html
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未確認。