Resolution based Incremental Scaling Methodology for CNNs

Abstract

Designing an optimal CNN for each embedded device with a different resource budget would be time-consuming and inefficient. Network scaling provides a viable solution to tackle this challenge, In this work, we propose a novel network scaling strategy called RBIS(resolution-based incremental scaling). Unlike the previous works that consider the width, depth, and input resolution together, we first find the input resolution candidates on a given hardware platform. For each resolution candidate, we incrementally scale the depth and width of each stage up to the available resource. Comparison with other scaling methods proves the superiority of the proposed scaling methodology. Codes are avail- able at https://anonymous.4open.science/r/RBIS-Resolution-based-Incremental-Scaling- A661/

리소스 예산이 다른 각 임베디드 장치에 대해 최적의 CNN을 설계하는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적입니다. 네트워크 확장은 이 문제를 해결하기 위한 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 작업에서는 RBIS(해상도 기반 증분 확장)라는 새로운 네트워크 확장 전략을 제안합니다. 너비, 깊이, 입력 해상도를 함께 고려한 이전 작업과 달리 주어진 하드웨어 플랫폼에서 입력 해상도 후보를 먼저 찾습니다. 각 해상도 후보에 대해 각 단계의 깊이와 너비를 사용 가능한 리소스까지 점진적으로 확장합니다. 다른 스케일링 방법과의 비교는 제안하는 스케일링 방법론의 우수성을 입증합니다. 코드는 https://anonymous.4open.science/r/RBIS-Resolution-based-Incremental-Scaling-A661/에서 사용할 수 있습니다.