Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enabling Collaborative Video Sensing at the Edge through Convolutional Sharing

論文の概要: Enabling Collaborative Video Sensing at the Edge through Convolutional Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08643v1
Date: Thu, 3 Dec 2020 06:29:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-23 14:50:42.871250
Title: Enabling Collaborative Video Sensing at the Edge through Convolutional Sharing
Title（参考訳）: 畳み込み共有によるエッジでの協調映像センシングの実現
Authors: Kasthuri Jayarajah, Dhanuja Wanniarachchige, Archan Misra
Abstract要約: ネットワーク内のピアノードが協調して人検出の精度を向上させる新しいパラダイムを提案する。初期の結果は、単一のコラボレータで最大10%のリコールの改善を約束している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2488787113581923
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While Deep Neural Network (DNN) models have provided remarkable advances in machine vision capabilities, their high computational complexity and model sizes present a formidable roadblock to deployment in AIoT-based sensing applications. In this paper, we propose a novel paradigm by which peer nodes in a network can collaborate to improve their accuracy on person detection, an exemplar machine vision task. The proposed methodology requires no re-training of the DNNs and incurs minimal processing latency as it extracts scene summaries from the collaborators and injects back into DNNs of the reference cameras, on-the-fly. Early results show promise with improvements in recall as high as 10% with a single collaborator, on benchmark datasets.
Abstract（参考訳）: Deep Neural Network(DNN)モデルは、マシンビジョン機能に顕著な進歩をもたらしたが、その高い計算複雑性とモデルサイズは、AIoTベースのセンシングアプリケーションにデプロイする上で、重大な障害となる。本稿では,ネットワーク内のピアノードが協調して,人物検出における精度を向上させる新しいパラダイムを提案する。提案手法は,DNNの再学習を必要とせず,かつ,協調者からシーン要約を抽出し,参照カメラのDNNにオンザフライで注入することにより,最小の処理遅延を発生させる。初期の結果は、ベンチマークデータセット上で、単一のコラボレータで最大10%のリコールの改善を約束している。

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