Lightweight Monocular Depth With a Novel Neural Architecture Search Method

[tkuri]

論文概要

高精度かつ軽量な単眼Depth推定、NASを利用。多様性と探索空間の大きさのバランスをとるためにあらかじめ定義された基幹ネットワーク上で探索空間を構築する。軽量なベースラインモデルと比較しより少ないパラメータ(7%~500%コンパクト)で、性能を上回ることを確認。

https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2022/html/Huynh_Lightweight_Monocular_Depth_With_a_Novel_Neural_Architecture_Search_Method_WACV_2022_paper.html

Code

未確認。