c-pic

В репозитории опубликован код C-PIC — метода для обучения низкоранговых представлений визуальных данных с помощью дифференцируемых кросс-аппроксимаций. Авторы рассматривают задачу работы с очень большими многомерными тензорами, где обычные CNN быстро упираются в память, особенно на 3D-данных вроде томографии, MRI и других объёмных сканов. Ключевая идея работы состоит в том, чтобы не обрабатывать весь входной тензор целиком, а смотреть только на небольшую часть его значений и при этом всё равно строить полезное компактное представление для последующего предсказания В экспериментах на двух задачах медицинского анализа C-PIC показывает качество на уровне SoTA методов, а при этом способен работать на существенно более высоком разрешении. Авторы отдельно отмечают, что с теми же гиперпараметрами их подход справляется с удвоенным разрешением, где другие сильные методы уже не проходят из-за ограничений по памяти. Работа будет полезна исследователям компьютерного зрения и медицинских изображений.

статья | код