論文の概要: Real-time Human Detection Model for Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10653v1
• Date: Sat, 20 Nov 2021 18:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 15:06:09.567603
• Title: Real-time Human Detection Model for Edge Devices
• Title（参考訳）: エッジデバイスの実時間人間検出モデル
• Authors: Ali Farouk Khalifa, Hesham N. Elmahdy, and Eman Badr
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、検出と分類タスクにおいて、従来の特徴抽出と機械学習モデルを置き換える。 最近、リアルタイムタスクのために軽量CNNモデルが導入されている。 本稿では,Raspberry Piのような限られたエッジデバイスに適合するCNNベースの軽量モデルを提案する。
• 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: Building a small-sized fast surveillance system model to fit on limited resource devices is a challenging, yet an important task. Convolutional Neural Networks (CNNs) have replaced traditional feature extraction and machine learning models in detection and classification tasks. Various complex large CNN models are proposed that achieve significant improvement in the accuracy. Lightweight CNN models have been recently introduced for real-time tasks. This paper suggests a CNN-based lightweight model that can fit on a limited edge device such as Raspberry Pi. Our proposed model provides better performance time, smaller size and comparable accuracy with existing method. The model performance is evaluated on multiple benchmark datasets. It is also compared with existing models in terms of size, average processing time, and F-score. Other enhancements for future research are suggested.
• Abstract（参考訳）: 限られたリソースデバイスに適合する小型の高速監視システムの構築は、難しいが重要な課題だ。 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、検出および分類タスクにおいて、従来の特徴抽出と機械学習モデルを置き換える。 様々な複雑なCNNモデルが提案され、精度が大幅に向上した。 近年,軽量cnnモデルがリアルタイムタスクに導入されている。 本稿では,raspberry piのような限られたエッジデバイスに適用可能なcnnベースの軽量モデルを提案する。 提案モデルでは,既存手法と同等の性能,小型化,高精度化を実現している。 モデル性能は複数のベンチマークデータセットで評価される。 また、サイズ、平均処理時間、f-scoreの点で既存のモデルと比較される。 今後の研究の強化も提案されている。

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