論文の概要: Deep Learning Towards Edge Computing: Neural Networks Straight from Compressed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14426v1
• Date: Sat, 26 Dec 2020 15:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 01:09:00.512228
• Title: Deep Learning Towards Edge Computing: Neural Networks Straight from Compressed Data
• Title（参考訳）: エッジコンピューティングに向けたディープラーニング - 圧縮データからニューラルネットワークへ
• Authors: Samuel Felipe dos Santos and Jurandy Almeida
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)など、多くのインテリジェントなアプリケーションはディープラーニングモデルに依存している 本稿では,画像や映像の保存や伝送に使用される圧縮表現において,視覚コンテンツに関連する関連情報から直接学習できる深層ニューラルネットワークを提案する。 これにより、データストリームの完全復号化において高い計算負荷を節約し、処理時間を大幅に短縮することが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9214041945441434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the popularization and grow in computational power of mobile phones, as well as advances in artificial intelligence, many intelligent applications have been developed, meaningfully enriching people's life. For this reason, there is a growing interest in the area of edge intelligence, that aims to push the computation of data to the edges of the network, in order to make those applications more efficient and secure. Many intelligent applications rely on deep learning models, like convolutional neural networks (CNNs). Over the past decade, they have achieved state-of-the-art performance in many computer vision tasks. To increase the performance of these methods, the trend has been to use increasingly deeper architectures and with more parameters, leading to a high computational cost. Indeed, this is one of the main problems faced by deep architectures, limiting their applicability in domains with limited computational resources, like edge devices. To alleviate the computational complexity, we propose a deep neural network capable of learning straight from the relevant information pertaining to visual content readily available in the compressed representation used for image and video storage and transmission. The novelty of our approach is that it was designed to operate directly on frequency domain data, learning with DCT coefficients rather than RGB pixels. This enables to save high computational load in full decoding the data stream and therefore greatly speed up the processing time, which has become a big bottleneck of deep learning. We evaluated our network on two challenging tasks: (1) image classification on the ImageNet dataset and (2) video classification on the UCF-101 and HMDB-51 datasets. Our results demonstrate comparable effectiveness to the state-of-the-art methods in terms of accuracy, with the advantage of being more computationally efficient.
• Abstract（参考訳）: 携帯電話の普及と計算能力の増大、人工知能の進歩により、多くのインテリジェントなアプリケーションが開発され、有意義に人々の生活を豊かにしている。 そのため、エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス)の分野への関心が高まっており、これらのアプリケーションをより効率的かつセキュアにするために、データの計算をネットワークのエッジにプッシュすることを目指している。 多くのインテリジェントアプリケーションは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のようなディープラーニングモデルに依存している。 過去10年間で、多くのコンピュータビジョンタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。 これらの手法の性能を高めるために、より深いアーキテクチャとより多くのパラメータを使用する傾向があり、計算コストが高くなる。 実際、これはディープアーキテクチャが直面する主な問題の一つであり、エッジデバイスのような限られた計算リソースを持つドメインでの適用性を制限する。 計算複雑性を軽減するために,画像とビデオの記憶と伝送に使用される圧縮表現で容易に利用できる視覚コンテンツに関連する情報から直接学習できるディープニューラルネットワークを提案する。 提案手法の新規性は,RGB 画素ではなく DCT 係数で学習することで,周波数領域データを直接操作するように設計されている。 これにより、データストリームの完全復号化において高い計算負荷を節約し、処理時間を大幅に短縮することが可能になる。 1)ImageNetデータセット上の画像分類と,(2)UCF-101データセットとHMDB-51データセット上の映像分類の2つの課題について,ネットワークの評価を行った。 その結果, 計算効率が向上し, 精度の面では最先端手法に匹敵する効果を示した。

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