Search」の意訳です。Piergiovanniさんによる投稿です。私たちの実験結果は、異種のモジュールを進化させることによって得られるこのようなビデオCNNアーキテクチャの利点を確認します。このアプローチでは、複数の並列層で構成される重要なモジュールが、人間が手で設計したモジュールよりもより高速で優れたパフォーマンスを発揮する事がよくあります。1つの興味深い側面は、進化の結果、パフォーマンスが高くとも余分な計算を必要としない多様なアーキテクチャが多数得られた事です。それらを使用してアンサンブルを形成すると、パフォーマンスがさらに向上します。ResNetなどの他の標準的なビデオネットワークよりも計算効率が高くなります。私たちはコードをオープンソース化しました。まざまなEvaNetアーキテクチャの例。各色付きボックス(大小)はレイヤーを表し、ボックスの色はそのタイプを示します。pooling、紫色:averaging、ピンク:1×1コンバージョン。多くの場合、レイヤーはグループ化されてモジュール(大きなボックス)を形成します。各ボックス内の数字は、フィルターサイズを示します。Architectures」では、様々なサブネットワークを融合する新しい方法を検討します。これらのサブネットワークは様々な入力経路(RGBやオプティカルフローなど)と時間解像度を持っています。AssembleNetはターゲットタスク用に最適化されている一方で、学習可能なアーキテクチャの「ファミリ」であり、入力経路を横断して特徴表現間の「接続性」を学習する一般的なアプローチを提供します。様々な形式のマルチストリームCNNを有向グラフとして表現できる一般的な定式化を導入し、効率的な進化アルゴリズムと組み合わせて、高レベルのネットワーク接続を探索します。目的は、ビデオの外観と動きの視覚的な手がかりをまとめて、より優れた特徴表現を学習することです。AssembleNetは、過度に接続(overly-connected)された、マルチストリーム、マルチ解像度のアーキテクチャを進化させながら、接続の重み学習によって突然変異を導きます。fusion)を使用する従来の手動設計の2ストリームモデルとは異なります。私達は様々な中間接続を備えた4ストリームアーキテクチャを最初の試みとして検討しました。この4ストリームアーキテクチャーはRGBおよびオプティカルフロー毎に2つのストリームを持ち、それぞれが異なる時間解像度を持っています。150ラウンドにわたってランダムな初期マルチストリームアーキテクチャのプールを進化させることによって発見されたAssembleNetアーキテクチャの例を示しています。AssembleNetを、非常に人気のある2つのビデオ認識データセットであるCharadesとMoments-in-Time(MiT)でテストしました。MiTでのパフォーマンスは34%を超えています。Charadesでのパフォーマンスは、平均平均精度(mAP)58.6%でさらに印象的ですが、従来の最もよく知られているスコアは42.5および45.2です。代表的なAssembleNetモデルは、Moments-in-Timeデータセットを使用して進化しました。ノードは時空間畳み込み層のブロックに対応し、各エッジは接続性を指定します。エッジが暗いほど、接続が強くなります。AssembleNetは、学習可能なマルチストリームアーキテクチャのファミリであり、ターゲットタスク用に最適化されています。AssembleNetとCharades(左)およびMoments-in-Time(右)データセットの最新の手動設計モデルを比較した図。AssembleNet-50またはAssembleNet-101には、2ストリームのResNet-50またはResNet-101と同等の数のパラメーターがあります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。=心に響いた言葉フランコ・モディリアーニは1985年、消費の「ライフサイクル仮説」(人は期待される生涯所得を念頭に、生涯を通じて同程度の消費水準を維持できるようにそのときどきの消費と貯蓄レベルを決めるという考え方)でノーベル経済学賞を受賞した。WordPress.。