智能手机上快速准确的量化相机场景检测：Mobile AI 2021 挑战赛报告
图像与视频处理
2021-05-20 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
相机场景检测是智能手机上最流行的计算机视觉问题之一。尽管手机厂商为此任务开发了许多定制方案，但迄今为止所设计的模型均未被公开。为解决该问题，我们引入了首个 Mobile AI 挑战赛，其目标是开发基于量化深度学习的相机场景分类方案，以在智能手机和 IoT 平台上展现实时性能。为此，向参与者提供了一个大规模 CamSDD 数据集，包含属于 30 个最重要场景类别的逾 11K 张图像。所有模型的运行时间在流行的 Apple Bionic A11 平台（见于众多 iOS 设备）上评估。所提方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，可在绝大多数近期智能手机平台上达到 100-200 FPS 以上，同时取得逾 98% 的 top-3 准确率。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详尽描述。
引用
@article{arxiv.2105.08819,
title = {Fast and Accurate Quantized Camera Scene Detection on Smartphones, Mobile AI 2021 Challenge: Report},
author = {Andrey Ignatov and Grigory Malivenko and Radu Timofte and Sheng Chen and Xin Xia and Zhaoyan Liu and Yuwei Zhang and Feng Zhu and Jiashi Li and Xuefeng Xiao and Yuan Tian and Xinglong Wu and Christos Kyrkou and Yixin Chen and Zexin Zhang and Yunbo Peng and Yue Lin and Saikat Dutta and Sourya Dipta Das and Nisarg A. Shah and Himanshu Kumar and Chao Ge and Pei-Lin Wu and Jin-Hua Du and Andrew Batutin and Juan Pablo Federico and Konrad Lyda and Levon Khojoyan and Abhishek Thanki and Sayak Paul and Shahid Siddiqui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.08819},
year = {2021}
}
备注
Mobile AI 2021 Workshop and Challenges: https://ai-benchmark.com/workshops/mai/2021/. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2105.08630; text overlap with arXiv:2105.07825, arXiv:2105.07809, arXiv:2105.08629