Семантическая сегментация с использованием глубокого обучения

Question

У меня есть изображение 512x512. Я хочу выполнить попиксельную классификацию этого изображения. Я уже тренировал модель с использованием патчей 80x80. Таким образом, во время тестирования у меня есть 512x512 = 262144 патчей с размером 80x80, и эта классификация слишком медленная. Как улучшить время тестирования? Пожалуйста, помогите мне.

Answer 1

я мог бы быть неправильно, но там не много решения для ускорения стадии тестирования, основным из которых является уменьшить число NN нейронов для того, чтобы уменьшить количество операций:

• Патчи 80x80 действительно большие, вы можете попытаться уменьшить их размер и переквалифицировать свой NN. Это уже сократит количество нейронов.
• Проанализируйте весы/входы/выходы NN, чтобы обнаружить нейроны, которые не имеют значения в вашем NN. Они могут, например, всегда возвращать 0, то их можно удалить из вашего NN. Затем вы переучиваете свой NN с упрощенной архитектурой.
• Если вы еще этого не сделали, гораздо быстрее дать пакет (чем больше, тем лучше) патчей вместо одного патча за раз.