論文の概要: WearMask: Fast In-browser Face Mask Detection with Serverless Edge
Computing for COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00784v1
- Date: Mon, 4 Jan 2021 05:50:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 22:51:33.709743
- Title: WearMask: Fast In-browser Face Mask Detection with Serverless Edge
Computing for COVID-19
- Title（参考訳）: wearmask:covid-19向けサーバーレスエッジコンピューティングによるブラウザ内顔マスクの高速検出
- Authors: Zekun Wang, Pengwei Wang, Peter C. Louis, Lee E. Wheless, Yuankai Huo
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)感染は、呼吸、しゃべり、かゆみ、くしゃみ時に発生する呼吸滴によって主に伝染する。
マスクを着用することは、呼吸器感染症の80%を遮断する最重要かつ効果的で便利な方法である。
現在の商用フェイスマスク検出システムは、通常、特定のソフトウェアまたはハードウェアにバンドルされ、公共のアクセシビリティを妨げます。
We propose a in-browser server edge-computing based face mask detection solution, called Web-based efficient AI recognition of masks (WearMask)。
WearMaskは、Webブラウザを使用してインターネット接続を持つ一般的なデバイス(携帯電話、タブレット、コンピュータなど)にインストールすることなくデプロイできます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.062168599309498
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 epidemic has been a significant healthcare challenge in the
United States. According to the Centers for Disease Control and Prevention
(CDC), COVID-19 infection is transmitted predominately by respiratory droplets
generated when people breathe, talk, cough, or sneeze. Wearing a mask is the
primary, effective, and convenient method of blocking 80% of all respiratory
infections. Therefore, many face mask detection and monitoring systems have
been developed to provide effective supervision for hospitals, airports,
publication transportation, sports venues, and retail locations. However, the
current commercial face mask detection systems are typically bundled with
specific software or hardware, impeding public accessibility. In this paper, we
propose an in-browser serverless edge-computing based face mask detection
solution, called Web-based efficient AI recognition of masks (WearMask), which
can be deployed on any common devices (e.g., cell phones, tablets, computers)
that have internet connections using web browsers, without installing any
software. The serverless edge-computing design minimizes the extra hardware
costs (e.g., specific devices or cloud computing servers). The contribution of
the proposed method is to provide a holistic edge-computing framework of
integrating (1) deep learning models (YOLO), (2) high-performance neural
network inference computing framework (NCNN), and (3) a stack-based virtual
machine (WebAssembly). For end-users, our web-based solution has advantages of
(1) serverless edge-computing design with minimal device limitation and privacy
risk, (2) installation free deployment, (3) low computing requirements, and (4)
high detection speed. Our WearMask application has been launched with public
access at facemask-detection.com.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、米国で重要な医療課題となっている。
疾病予防管理センター(cdc)によると、covid-19の感染は、呼吸、話、せき、またはくしゃみ時に発生する呼吸液滴によって優先的に伝達される。
マスクを着用することは、呼吸器感染症の80%を遮断する最重要かつ効果的で便利な方法である。
そのため, 病院, 空港, 出版交通機関, スポーツ会場, 小売店の効果的な監視を行うために, 多くのマスク検出・監視システムが開発されている。
しかし、現在の商用マスク検出システムは、一般に特定のソフトウェアやハードウェアにバンドルされており、公共のアクセス性を妨げる。
本稿では,webブラウザをインストールすることなく,webブラウザを使用したインターネット接続を持つ任意の共通デバイス(携帯電話,タブレット,コンピュータなど)にデプロイ可能な,webベースの効率的なマスク認識(wearmask)という,ブラウザ内サーバレスエッジコンピューティングベースのフェイスマスク検出ソリューションを提案する。
サーバーレスエッジコンピューティング設計は、ハードウェアコスト(例えば、特定のデバイスやクラウドコンピューティングサーバ)を最小化する。
提案手法は,(1)ディープラーニングモデル(yolo),(2)高性能ニューラルネットワーク推論計算フレームワーク(ncnn),(3)スタックベース仮想マシン(webassembly)を統合する包括的エッジコンピューティングフレームワークを提供する。
エンドユーザにとって,このwebベースのソリューションは,(1)デバイス制限とプライバシリスクを最小限にしたサーバレスエッジコンピューティング設計,(2)インストールフリーデプロイメント,(3)低コンピューティング要件,(4)高い検出速度というメリットがあります。
当社のWearMaskアプリケーションはfacemask-detection.comで公開されています。
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