論文の概要: Feature Compression for Rate Constrained Object Detection on the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07314v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 03:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 12:52:34.166946
• Title: Feature Compression for Rate Constrained Object Detection on the Edge
• Title（参考訳）: エッジ上の速度制約物体検出のための特徴圧縮
• Authors: Zhongzheng Yuan, Samyak Rawlekar, Siddharth Garg, Elza Erkip, Yao Wang
• Abstract要約: この問題を解決するための新たなアプローチは、ニューラルネットワークの計算をエッジサーバのコンピューティングリソースにオフロードすることだ。 本研究では、YOLOオブジェクト検出モデルの計算の一部をオフロードする「分割計算」システムについて検討する。 我々は、速度制約下でのオブジェクト検出精度を最適化するために、YOLOモデルとともに特徴圧縮および非圧縮モジュールを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.18227104333772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in computer vision has led to a growth of interest in deploying visual analytics model on mobile devices. However, most mobile devices have limited computing power, which prohibits them from running large scale visual analytics neural networks. An emerging approach to solve this problem is to offload the computation of these neural networks to computing resources at an edge server. Efficient computation offloading requires optimizing the trade-off between multiple objectives including compressed data rate, analytics performance, and computation speed. In this work, we consider a "split computation" system to offload a part of the computation of the YOLO object detection model. We propose a learnable feature compression approach to compress the intermediate YOLO features with light-weight computation. We train the feature compression and decompression module together with the YOLO model to optimize the object detection accuracy under a rate constraint. Compared to baseline methods that apply either standard image compression or learned image compression at the mobile and perform image decompression and YOLO at the edge, the proposed system achieves higher detection accuracy at the low to medium rate range. Furthermore, the proposed system requires substantially lower computation time on the mobile device with CPU only.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの最近の進歩は、モバイルデバイスにビジュアル分析モデルを展開することへの関心が高まっている。 しかし、ほとんどのモバイルデバイスは計算能力に制限があり、大規模なビジュアル分析ニューラルネットワークの実行を禁止している。 この問題を解決するための新たなアプローチは、これらのニューラルネットワークの計算をエッジサーバのコンピューティングリソースにオフロードすることだ。 効率的な計算オフロードでは、圧縮されたデータレート、分析性能、計算速度を含む複数の目的間のトレードオフを最適化する必要がある。 本研究では、YOLOオブジェクト検出モデルの計算の一部をオフロードする「分割計算」システムについて検討する。 本稿では,中間のyolo特徴を軽量計算で圧縮する学習可能な特徴圧縮手法を提案する。 特徴圧縮・減圧モジュールをyoloモデルと共に訓練し,レート制約下での物体検出精度を最適化する。 標準画像圧縮や学習画像圧縮をモバイルで適用し,エッジで画像圧縮やYOLOを行うベースライン手法と比較して,提案方式は低～中程度の速度で高い検出精度を実現する。 さらに,提案システムではCPUのみのモバイルデバイス上での計算時間を大幅に削減する必要がある。

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