Compression optimisée des CNNs par élagage sous contrainte spatiale
Résumé
L'article présente un nouveau critère d'élagage des filtres adapté aux
modèles profonds générant des images. Contrairement aux approches traditionnelles
qui se basent sur l'intensité des pixels dans les activations intermédiaires,
la méthode proposée prend en compte la position des pixels dans l'image et
utilise des masques binaires pour distinguer les zones essentielles (objets) et
l'arrière-plan. Cette technique permet d'évaluer l'importance des filtres en tenant
compte des zones significatives dans les “feature maps”. L'article compare
plusieurs critères d'élagage, démontrant que notre approche permet d'atteindre
des taux de compression élevés tout en maintenant une faible erreur quadratique
moyenne sur les images reconstruites.