Core Concepts
提案されたT3DNet(Tiny 3D Network with augmEntation and disTillation)メソッドは、高い圧縮率を実現しながら、元のモデルと比較してわずかな精度低下で高性能を達成します。
Abstract
3Dポイントクラウドモデルの圧縮方法に焦点を当てた研究。T3DNetは、Tinyモデルのネットワーク拡張と知識蒸留を組み合わせて、高い圧縮率と優れた性能を実現する。実験では、ModelNet40、ScanObjectNN、ShapeNetなどの公開データセットで評価され、他の知識蒸留手法よりも優れた結果が示された。さらに、異なるアーキテクチャに対する一般化能力も検証された。
Stats
T3DNetは元のモデルと比較して58倍小さくなりました。
T3DNetは元のモデルよりも54倍速くなりました。
T3DNetはModelNet40データセットで1.4%の精度低下しかなく、76.10%の精度を達成しました。
Tiny 3D Network augmentationによってテスト精度が88.75%から89.39%に向上しました。
Tiny 3D Network distillationによってテスト精度が75.34%から76.10%に向上しました。
Quotes
"T3DNetは高い圧縮率を実現しながら、元のモデルと比較してわずかな精度低下で高性能を達成します。"
"Tiny 3D Network augmentationによってテスト精度が88.75%から89.39%に向上しました。"
"Tiny 3D Network distillationによってテスト精度が75.34%から76.10%に向上しました。"