知識蒸留法を用いた物体検出モデルの軽量化手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-08-31
• タイトル: 知識蒸留法を用いた物体検出モデルの軽量化手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Investigation of Lightweight Methods for Object Detection Models Using Knowledge Distillation.
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 工学院大学大学院工学研究科電気・電子工学専攻
• 著者所属: 工学院大学大学院工学研究科電気・電子工学専攻
• 著者所属: 工学院大学大学院工学研究科電気・電子工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical Engineering and Electronics, Graduate School of Engineering, Kogakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical Engineering and Electronics, Graduate School of Engineering, Kogakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical Engineering and Electronics, Graduate School of Engineering, Kogakuin University
• 著者名: 中川, 潤一; 温泉, 良太; 陳, キュウ
• 著者名(英): Junichi, Nakagawa; Ryota, Onsen; Qiu, Chen
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 物体検出分野における高性能モデルの多くは複雑で深いネットワークを使用し，計算コストが高くなっている．一方，スマートフォンなどの小型端末への実装では，計算能力に制約があり，軽量モデルが必要である．本研究では，知識蒸留法というモデル圧縮手法を用いて，軽量化した物体検出モデルを生成する方法を提案した．様々な物体検出モデルで知識蒸留を行い，生徒モデルの精度向上が実現できたことにより，提案手法の有効性が確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the field of object detection, most high-performance models employ complex and deep neural networks, resulting in high computational expenses. Conversely, when implementing these models on compact devices like smartphones, there is a need for lightweight models to accommodate the limited computing ability. In this work, we propose a method for generating lightweight object recognition models by using knowledge distillation for model compression. We performed knowledge distillation to a range of object recognition models and verified the effectiveness of our proposed method by improving the accuracy of the student models.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2023-AVM-122, 号 8, p. 1-5, 発行日 2023-08-31
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会