国内会議
二値分解を用いた物体検出モデルの近似計算による軽量化
- Author
- 井上涼太，大杉 佳史，平川翼，山下隆義，藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2024
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DEtection TRansformer (DETR) は高精度な物体検出が可能である一方，ネットワークが大規模になる傾向があるため，知識蒸留や量子化などを適用した手法が提案されている．しかし，これらの手法は再学習を必要とし，既存の学習済みモデルの重みに対して蒸留や量子化を直接適用できない．そこで本研究では，学習済みDETRの重みと特徴量をベクトル分解法により二値化し，近似内積計算を適用したモデル圧縮と推論の高速化を再学習なしで行うBinary-decomposed DETRを提案する．評価実験より，精度低下を抑制しつつメモリサイズを削減できることを確認した．