論文の概要: Multi-Task Network Pruning and Embedded Optimization for Real-time Deployment in ADAS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07831v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 19:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-22 11:28:55.756376
• Title: Multi-Task Network Pruning and Embedded Optimization for Real-time Deployment in ADAS
• Title（参考訳）: adasにおけるリアルタイムデプロイメントのためのマルチタスクネットワークpruningと組込み最適化
• Authors: Flora Dellinger, Thomas Boulay, Diego Mendoza Barrenechea, Said El-Hachimi, Isabelle Leang, Fabian B\"urger
• Abstract要約: カメラベースのディープラーニングアルゴリズムは、自動運転システムにおける認識にますます必要である。 自動車業界からの制約は、限られた計算リソースで組み込みシステムを課すことでCNNの展開に挑戦します。 商用プロトタイププラットフォーム上で,このような条件下でマルチタスクCNNネットワークを埋め込む手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera-based Deep Learning algorithms are increasingly needed for perception in Automated Driving systems. However, constraints from the automotive industry challenge the deployment of CNNs by imposing embedded systems with limited computational resources. In this paper, we propose an approach to embed a multi-task CNN network under such conditions on a commercial prototype platform, i.e. a low power System on Chip (SoC) processing four surround-view fisheye cameras at 10 FPS. The first focus is on designing an efficient and compact multi-task network architecture. Secondly, a pruning method is applied to compress the CNN, helping to reduce the runtime and memory usage by a factor of 2 without lowering the performances significantly. Finally, several embedded optimization techniques such as mixed-quantization format usage and efficient data transfers between different memory areas are proposed to ensure real-time execution and avoid bandwidth bottlenecks. The approach is evaluated on the hardware platform, considering embedded detection performances, runtime and memory bandwidth. Unlike most works from the literature that focus on classification task, we aim here to study the effect of pruning and quantization on a compact multi-task network with object detection, semantic segmentation and soiling detection tasks.
• Abstract（参考訳）: カメラベースのディープラーニングアルゴリズムは、自動運転システムにおける認識にますます必要である。 しかし、自動車業界からの制約は、限られた計算資源を持つ組み込みシステムを導入することでCNNの展開に挑戦する。 本稿では,商用プロトタイププラットフォーム上にマルチタスクCNNネットワークを組み込む手法を提案する。 チップの低出力システム(SoC)は10FPSで4つのサラウンドビュー魚眼カメラを処理する。 最初の焦点は、効率的でコンパクトなマルチタスクネットワークアーキテクチャの設計である。 次に、CNNを圧縮するためにプルーニング法を適用し、性能を著しく低下させることなく実行時間とメモリ使用量を2倍に削減する。 最後に,複合量子化フォーマットの使用や異なるメモリ領域間の効率的なデータ転送などの組込み最適化手法を提案する。 このアプローチは、組み込み検出性能、ランタイム、メモリ帯域幅を考慮して、ハードウェアプラットフォーム上で評価される。 分類タスクに焦点をあてた文学作品と異なり,対象検出,意味セグメンテーション,汚れ検出タスクを備えたコンパクトマルチタスクネットワークにおけるpruningとquantizationの効果を検討することを目的としている。

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