論文の概要: An Open-Source Tool for Classification Models in Resource-Constrained Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05983v1
• Date: Wed, 12 May 2021 21:51:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 14:04:35.257639
• Title: An Open-Source Tool for Classification Models in Resource-Constrained Hardware
• Title（参考訳）: 資源制約ハードウェアにおける分類モデルのためのオープンソースツール
• Authors: Lucas Tsutsui da Silva, Vinicius M. A. Souza, Gustavo E. A. P. A. Batista
• Abstract要約: 我々は,リソース制約ハードウェアの分類器を開発するためのパイプラインを実装したembmlというオープンソースツールを提案する。 当社のツールは,コンパクトかつ高精度な分類アルゴリズムの多種多様なセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.879323079978953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Applications that need to sense, measure, and gather real-time information from the environment frequently face three main restrictions: power consumption, cost, and lack of infrastructure. Most of the challenges imposed by these limitations can be better addressed by embedding Machine Learning (ML) classifiers in the hardware that senses the environment, creating smart sensors able to interpret the low-level data stream. However, for this approach to be cost-effective, we need highly efficient classifiers suitable to execute in unresourceful hardware, such as low-power microcontrollers. In this paper, we present an open-source tool named EmbML - Embedded Machine Learning that implements a pipeline to develop classifiers for resource-constrained hardware. We describe its implementation details and provide a comprehensive analysis of its classifiers considering accuracy, classification time, and memory usage. Moreover, we compare the performance of its classifiers with classifiers produced by related tools to demonstrate that our tool provides a diverse set of classification algorithms that are both compact and accurate. Finally, we validate EmbML classifiers in a practical application of a smart sensor and trap for disease vector mosquitoes.
• Abstract（参考訳）: 環境からリアルタイム情報を感知、測定、収集する必要のあるアプリケーションは、しばしば3つの主な制限、すなわち電力消費、コスト、インフラの欠如に直面する。 これらの制限によって課される課題のほとんどは、環境を感知するハードウェアに機械学習(ml)分類器を組み込んで、低レベルのデータストリームを解釈可能なスマートセンサーを作成することで対処できる。 しかし,このアプローチが低コストであるためには,低消費電力マイクロコントローラなどの非リソースハードウェアでの実行に適した高効率な分類器が必要である。 本稿では,リソース制約ハードウェアの分類器を開発するパイプラインを実装したembmlという組み込み機械学習ツールを提案する。 実装の詳細を説明し、精度、分類時間、メモリ使用量を考慮した分類器の包括的分析を行う。 さらに,その分類器の性能を関連ツールで生成した分類器と比較し,ツールがコンパクトかつ高精度な分類アルゴリズムの多種多様なセットを提供することを示す。 最後に,病気ベクター蚊に対するスマートセンサとトラップの実用化において,embml分類器を検証する。

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