論文の概要: Modular approach to data preprocessing in ALOHA and application to a smart industry use case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01349v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 06:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-03 16:39:31.568914
• Title: Modular approach to data preprocessing in ALOHA and application to a smart industry use case
• Title（参考訳）: ALOHAにおけるデータ前処理のモジュール的アプローチとスマート産業ユースケースへの応用
• Authors: Cristina Chesta, Luca Rinelli
• Abstract要約: データ前処理と変換パイプラインをサポートするために、ALOHAツールフローに統合されたモジュラーアプローチに対処する。 提案手法の有効性を示すために,キーワードスポッティングのユースケースに関する実験結果を示す。
• 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: Applications in the smart industry domain, such as interaction with collaborative robots using vocal commands or machine vision systems often requires the deployment of deep learning algorithms on heterogeneous low power computing platforms. The availability of software tools and frameworks to automatize different design steps can support the effective implementation of DL algorithms on embedded systems, reducing related effort and costs. One very important aspect for the acceptance of the framework, is its extensibility, i.e. the capability to accommodate different datasets and define customized preprocessing, without requiring advanced skills. The paper addresses a modular approach, integrated into the ALOHA tool flow, to support the data preprocessing and transformation pipeline. This is realized through customizable plugins and allows the easy extension of the tool flow to encompass new use cases. To demonstrate the effectiveness of the approach, we present some experimental results related to a keyword spotting use case and we outline possible extensions to different use cases.
• Abstract（参考訳）: 音声コマンドやマシンビジョンシステムを使用した協調ロボットとのインタラクションなど、スマート産業領域でのアプリケーションには、しばしば異種低電力コンピューティングプラットフォームにディープラーニングアルゴリズムの展開が必要です。 異なる設計手順を自動化するためのソフトウェアツールとフレームワークの可用性は、組み込みシステムにおけるDLアルゴリズムの効果的な実装をサポートし、関連する労力とコストを削減できる。 フレームワークの受け入れにおいて非常に重要な側面の1つは、拡張性(extensibility)である。 高度なスキルを必要とせずに、異なるデータセットに対応し、カスタマイズされた前処理を定義する能力。 データ前処理と変換パイプラインをサポートするために、ALOHAツールフローに統合されたモジュラーアプローチに対処する。 これはカスタマイズ可能なプラグインによって実現され、新しいユースケースを包含するツールフローを簡単に拡張できる。 本手法の有効性を示すために,キーワードスポッティングユースケースに関する実験結果を示し,異なるユースケースへの拡張の可能性について概説する。

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