論文の概要: A Reliable, Self-Adaptive Face Identification Framework via Lyapunov Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01212v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 21:01:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 22:53:34.422876
• Title: A Reliable, Self-Adaptive Face Identification Framework via Lyapunov Optimization
• Title（参考訳）: リアプノフ最適化による信頼・自己適応顔識別フレームワーク
• Authors: Dohyeon Kim, Joongheon Kim, Jae young Bang
• Abstract要約: ビデオフィードからリアルタイムの顔の識別は、非常に集約的な計算である。 本稿では,FID性能を最大化するためにサンプリングレートに適応する新しいキュー対応FIDフレームワークを提案する。 トレースベースのシミュレーションによる予備評価により,フレームワークの有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.424046941307134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realtime face identification (FID) from a video feed is highly computation-intensive, and may exhaust computation resources if performed on a device with a limited amount of resources (e.g., a mobile device). In general, FID performs better when images are sampled at a higher rate, minimizing false negatives. However, performing it at an overwhelmingly high rate exposes the system to the risk of a queue overflow that hampers the system's reliability. This paper proposes a novel, queue-aware FID framework that adapts the sampling rate to maximize the FID performance while avoiding a queue overflow by implementing the Lyapunov optimization. A preliminary evaluation via a trace-based simulation confirms the effectiveness of the framework.
• Abstract（参考訳）: ビデオフィードからのリアルタイム顔識別(FID)は非常に計算集約的であり、限られたリソース(例えばモバイルデバイス)のデバイスで実行された場合、計算リソースを消費することがある。 一般的に、FIDは、画像がより高いレートでサンプリングされると、偽陰性を最小限に抑えられる。 しかし、圧倒的に高いレートで実行すると、システムの信頼性を損なうキューオーバーフローのリスクにシステムがさらされる。 本稿では、Lyapunov最適化を実装してキューオーバーフローを回避しつつ、サンプリングレートに適応してFID性能を最大化する、新しいキュー対応FIDフレームワークを提案する。 トレースベースのシミュレーションによる予備評価は、フレームワークの有効性を確認する。

関連論文リスト

• Transforming Image Super-Resolution: A ConvFormer-based Efficient Approach [58.57026686186709]
  本稿では, Convolutional Transformer Layer (ConvFormer) を導入し, ConvFormer-based Super-Resolution Network (CFSR) を提案する。 CFSRは畳み込みベースのアプローチとトランスフォーマーベースのアプローチの両方の利点を継承する。 CFSRは計算コストと性能のバランスが最適であることを示す実験である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T03:08:00Z)
• FuzzyFlow: Leveraging Dataflow To Find and Squash Program Optimization Bugs [92.47146416628965]
  FuzzyFlowはプログラム最適化をテストするために設計されたフォールトローカライゼーションとテストケース抽出フレームワークである。 我々は、データフロープログラム表現を活用して、完全に再現可能なシステム状態と最適化のエリア・オブ・エフェクトをキャプチャする。 テスト時間を削減するため,テスト入力を最小限に抑えるアルゴリズムを設計し,再計算のためのメモリ交換を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T13:00:17Z)
• Networked Online Learning for Control of Safety-Critical Resource-Constrained Systems based on Gaussian Processes [9.544146562919792]
  本稿では,ガウス過程の回帰に基づく新しいネットワーク型オンライン学習手法を提案する。 本稿では,送信チャネルの帯域制限と時間遅延を考慮した,ローカルシステムとクラウド間の効率的なデータ伝送方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T13:12:12Z)
• MEST: Accurate and Fast Memory-Economic Sparse Training Framework on the Edge [72.16021611888165]
  本稿では,エッジデバイス上での高精度かつ高速な実行を目的とした,メモリ・エコノミクス・スパース・トレーニング(MEST)フレームワークを提案する。 提案されているMESTフレームワークは、Elastic Mutation (EM)とSoft Memory Bound (&S)による拡張で構成されている。 以上の結果から,スペーサマスクの動的探索においても,忘れられない例をその場で特定できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T21:15:17Z)
• A Deep Value-network Based Approach for Multi-Driver Order Dispatching [55.36656442934531]
  そこで本研究では,注文発送のための深層強化学習に基づくソリューションを提案する。 DiDiの配車プラットフォーム上で大規模なオンラインA/Bテストを実施している。 その結果,CVNetは近年提案されているディスパッチ手法よりも一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T16:27:04Z)
• Fast Federated Learning in the Presence of Arbitrary Device Unavailability [26.368873771739715]
  Federated Learning (FL)は異種デバイスをコーディネートして、ユーザのプライバシを維持しながら共有モデルを協調的にトレーニングする。 ひとつの課題は、デバイスが中央サーバ以外のトレーニングプロセスから外れることだ。 我々はこの問題を解決するためにIm Federated A patientaging (MIFA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T07:46:31Z)
• A Unified Light Framework for Real-time Fault Detection of Freight Train Images [16.721758280029302]
  貨物列車のリアルタイム故障検出は、鉄道輸送の安全と最適運転を保証する上で重要な役割を担っている。 深層学習に基づくアプローチの有望な結果にもかかわらず、貨物列車画像におけるこれらの断層検出器の性能は精度と効率の両立には程遠い。 本稿では,リソース要求の少ないリアルタイム動作をサポートしながら,検出精度を向上させるための統一光フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-31T05:10:20Z)
• Identity-Aware Attribute Recognition via Real-Time Distributed Inference in Mobile Edge Clouds [53.07042574352251]
  我々は、MEC対応カメラ監視システムにおいて、re-IDを用いた歩行者属性認識のための新しいモデルの設計を行う。 本稿では,属性認識と人物再IDを協調的に考慮し,分散モジュールの集合を持つ新しい推論フレームワークを提案する。 そこで我々は,提案した分散推論フレームワークのモジュール分布の学習に基づくアルゴリズムを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T12:03:27Z)
• Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection [66.05992706105224]
  本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。 実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z)
• Training-Set Distillation for Real-Time UAV Object Tracking [23.04319685796588]
  相関フィルタ(CF)は、最近無人航空機(UAV)の視覚的物体追跡において有望な性能を示した。 本研究では, フライ時のトレーニングセットの品質を効率よく, 効果的に最適化するための新しい時間スロット型蒸留法を提案する。 2つのよく知られたUAVベンチマークの総合的なテストは、我々の手法が1つのCPU上でリアルタイムな速度で有効であることを証明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T14:28:09Z)
• Good Feature Matching: Towards Accurate, Robust VO/VSLAM with Low Latency [23.443265839365054]
  最先端VO/VSLAMシステムの解析は、性能(正確性と堅牢性)と効率(レイテンシ)のバランスのギャップを露呈する 本稿では,特徴量に基づくVSLAMの適用により,性能と効率のギャップを埋めることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-03T03:50:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。