Lightweight Pixel Difference Networks for Efficient Visual Representation Learning

📄 arXiv: 2402.00422v1 📥 PDF

作者: Zhuo Su, Jiehua Zhang, Longguang Wang, Hua Zhang, Zhen Liu, Matti Pietikäinen, Li Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-01

备注: We design a novel lightweight convolutional operator for computer vision tasks. Both full-precision networks and BNNs are developed. Accepted by TPAMI

DOI: 10.1109/TPAMI.2023.3300513

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出轻量级像素差异网络以解决视觉表示学习的效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 轻量级神经网络 视觉表示学习 像素差异卷积 边缘检测 物体识别 高效计算 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有轻量级DNN在准确性与效率之间存在矛盾，难以同时满足高效性和高准确性。
  2. 本文提出了像素差异卷积（PDC）和二进制PDC（Bi-PDC），以捕捉高阶局部信息并提高计算效率。
  3. 实验结果显示，PiDiNet在边缘检测任务中以不到100万参数实现了人类水平的性能，Bi-PiDiNet在物体识别中实现了近2倍的计算成本降低。

📝 摘要（中文）

近年来，开发轻量级深度神经网络（DNN）以实现满意的准确性成为热点，这使得DNN在边缘设备上的广泛部署成为可能。本文提出了两种新型卷积，分别为像素差异卷积（PDC）和二进制PDC（Bi-PDC），它们能够捕捉高阶局部差异信息，计算效率高，并可与现有DNN集成。基于PDC和Bi-PDC，本文进一步提出了两种轻量级深度网络，分别为像素差异网络（PiDiNet）和二进制PiDiNet（Bi-PiDiNet），用于学习高效且更准确的视觉任务表示。大量实验表明，PiDiNet和Bi-PiDiNet在准确性与效率之间取得了最佳平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决轻量级深度神经网络在准确性与效率之间的平衡问题。现有方法往往在这两者之间难以兼顾，导致实际应用受限。

核心思路：提出像素差异卷积（PDC）和二进制PDC（Bi-PDC），通过捕捉高阶局部差异信息来提高网络的表现，同时保持计算效率。这种设计使得网络能够在不牺牲准确性的情况下，减少计算资源的消耗。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：PDC和Bi-PDC卷积层，分别用于处理不同类型的输入数据。PiDiNet和Bi-PiDiNet则是基于这两种卷积构建的轻量级网络，专注于视觉任务的高效表示学习。

关键创新：最重要的创新在于引入了PDC和Bi-PDC卷积，这两种卷积能够有效捕捉图像的高阶局部信息，与传统卷积方法相比，显著提高了网络的表现和效率。

关键设计：在网络结构设计中，PiDiNet和Bi-PiDiNet采用了轻量级的卷积层，参数设置经过精细调整，以确保在保持低参数量的同时，达到最佳的性能表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PiDiNet在边缘检测任务中以不到100万参数实现了人类水平的性能，且在BSDS500数据集上达到100 FPS。而在物体识别任务中，Bi-PiDiNet在ResNet18基础上实现了近2倍的计算成本降低，同时保持了最佳的准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括边缘设备上的图像处理、实时视觉识别系统以及移动设备上的计算机视觉任务。通过提高视觉表示学习的效率，能够在资源受限的环境中实现更高效的智能应用，推动边缘计算的发展。

📄 摘要（原文）

Recently, there have been tremendous efforts in developing lightweight Deep Neural Networks (DNNs) with satisfactory accuracy, which can enable the ubiquitous deployment of DNNs in edge devices. The core challenge of developing compact and efficient DNNs lies in how to balance the competing goals of achieving high accuracy and high efficiency. In this paper we propose two novel types of convolutions, dubbed \emph{Pixel Difference Convolution (PDC) and Binary PDC (Bi-PDC)} which enjoy the following benefits: capturing higher-order local differential information, computationally efficient, and able to be integrated with existing DNNs. With PDC and Bi-PDC, we further present two lightweight deep networks named \emph{Pixel Difference Networks (PiDiNet)} and \emph{Binary PiDiNet (Bi-PiDiNet)} respectively to learn highly efficient yet more accurate representations for visual tasks including edge detection and object recognition. Extensive experiments on popular datasets (BSDS500, ImageNet, LFW, YTF, \emph{etc.}) show that PiDiNet and Bi-PiDiNet achieve the best accuracy-efficiency trade-off. For edge detection, PiDiNet is the first network that can be trained without ImageNet, and can achieve the human-level performance on BSDS500 at 100 FPS and with $<$1M parameters. For object recognition, among existing Binary DNNs, Bi-PiDiNet achieves the best accuracy and a nearly $2\times$ reduction of computational cost on ResNet18. Code available at \href{https://github.com/hellozhuo/pidinet}{https://github.com/hellozhuo/pidinet}.