論文の概要: R-TOD: Real-Time Object Detector with Minimized End-to-End Delay for
Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06372v1
- Date: Fri, 23 Oct 2020 01:03:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 23:27:24.277815
- Title: R-TOD: Real-Time Object Detector with Minimized End-to-End Delay for
Autonomous Driving
- Title(参考訳): R-TOD: 自律走行に最小限のエンド・ツー・エンド遅延を有するリアルタイム物体検出装置
- Authors: Wonseok Jang, Hansaem Jeong, Kyungtae Kang, Nikil Dutt, Jong-Chan Kim
- Abstract要約: 本稿では、エンドツーエンドの遅延をより包括的に理解することを目的としている。
i)オンデマンドキャプチャ、ii)ゼロスラックパイプライン、iii)競合のないパイプラインの3つの最適化手法が実装されている。
実験の結果,Darknet YOLO v3のエンド・ツー・エンド遅延は76%減少した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.366875318492424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For realizing safe autonomous driving, the end-to-end delays of real-time
object detection systems should be thoroughly analyzed and minimized. However,
despite recent development of neural networks with minimized inference delays,
surprisingly little attention has been paid to their end-to-end delays from an
object's appearance until its detection is reported. With this motivation, this
paper aims to provide more comprehensive understanding of the end-to-end delay,
through which precise best- and worst-case delay predictions are formulated,
and three optimization methods are implemented: (i) on-demand capture, (ii)
zero-slack pipeline, and (iii) contention-free pipeline. Our experimental
results show a 76% reduction in the end-to-end delay of Darknet YOLO (You Only
Look Once) v3 (from 1070 ms to 261 ms), thereby demonstrating the great
potential of exploiting the end-to-end delay analysis for autonomous driving.
Furthermore, as we only modify the system architecture and do not change the
neural network architecture itself, our approach incurs no penalty on the
detection accuracy.
- Abstract(参考訳): 安全な自動運転を実現するためには、リアルタイム物体検出システムのエンドツーエンド遅延を徹底的に分析し、最小化する必要がある。
しかしながら、推論遅延を最小限に抑えた最近のニューラルネットワークの開発にもかかわらず、オブジェクトの出現から検出が報告されるまでのエンドツーエンドの遅延には驚くほど注意が払われていない。
このモチベーションを生かして,最良・最悪の遅延予測を正確に定式化し,3つの最適化手法を実装した,エンドツーエンドの遅延に関するより包括的な理解を提供することを目的とする。
(i)オンデマンドキャプチャ。
(ii)ゼロスラックパイプライン、及び
(iii)コンテンションフリーパイプライン。
実験の結果,Darknet YOLO(You Only Look Once) v3(1070msから261ms)のエンド・ツー・エンド遅延を76%低減し,自動運転におけるエンド・ツー・エンド遅延解析の活用の可能性を示した。
さらに、システムアーキテクチャのみを変更し、ニューラルネットワークアーキテクチャ自体を変更しないので、このアプローチは検出精度にペナルティを課さない。
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