Detail projektu
Caffe XNOR-nets
Období řešení: 1. 3. 2017 – 30. 6. 2017
Typ projektu: smluvní výzkum
Objednatel: Innovatrics, s.r.o.
konvoluční sítě, CNN, NXOR-nets
Vyhodnocení vlastností NXOR-nets a opensource nástroje pro jejich trénování. Předmětem je vyhodnocení vlastností binárních sítí NXOR-nets podle publikace: Rastegari et al.: XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks. Mezi vyhodnocované vlastnosti patří úroveň snížení přesnosti natrénovaných sítí po převedení do binární podoby a možnosti kompenzování tohoto snížení přesnosti zvětšením sítě. Vyhodnocení proběhne na úloze klasifikace identit lidí podle obličeje (například na datové sadě MEGAFACE) s využitím dvou architektur sítě (například základní konvoluční sít a ResNet). Výstupem vyhodnocení bude technická zpráva. Výstupem bude také implementace vrstev nutných pro trénování NXOR sítí pro framework Caffe. Tyto implementace budou replikovat postupy popsané v XNOR-Net článku s využitím GPU. Součástí bude také základní implementace dopředného průchodu těchto vrstev pro PC CPU jako funkce v čistém C++ bez výrazných optimalizací. Tyto implementace budou uvolněny jako open source software k volnému užití pod licencí BSD 2-Clause.
2017
- HRADIŠ, M.; KOHÚT, J. XNOR net report. Brno: Fingera s.r.o., 2017.
p. 0-0. Detail