Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enabling ISP-less Low-Power Computer Vision

論文の概要: Enabling ISP-less Low-Power Computer Vision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05451v1
Date: Tue, 11 Oct 2022 13:47:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-12 17:23:03.295587
Title: Enabling ISP-less Low-Power Computer Vision
Title（参考訳）: ISPレス低消費電力コンピュータビジョンの実現
Authors: Gourav Datta, Zeyu Liu, Zihan Yin, Linyu Sun, Akhilesh R. Jaiswal, Peter A. Beerel
Abstract要約: 汎用的な高レベル視覚タスクのための大規模ベンチマークの生版をリリースする。 ISPなしのCVシステムでは、生画像のトレーニングにより、テスト精度が7.1%向上する。そこで本研究では,画素内CNN計算と組み合わせた,エネルギー効率のよいアナログインピクセル復号法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.102254385058941
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In order to deploy current computer vision (CV) models on resource-constrained low-power devices, recent works have proposed in-sensor and in-pixel computing approaches that try to partly/fully bypass the image signal processor (ISP) and yield significant bandwidth reduction between the image sensor and the CV processing unit by downsampling the activation maps in the initial convolutional neural network (CNN) layers. However, direct inference on the raw images degrades the test accuracy due to the difference in covariance of the raw images captured by the image sensors compared to the ISP-processed images used for training. Moreover, it is difficult to train deep CV models on raw images, because most (if not all) large-scale open-source datasets consist of RGB images. To mitigate this concern, we propose to invert the ISP pipeline, which can convert the RGB images of any dataset to its raw counterparts, and enable model training on raw images. We release the raw version of the COCO dataset, a large-scale benchmark for generic high-level vision tasks. For ISP-less CV systems, training on these raw images result in a 7.1% increase in test accuracy on the visual wake works (VWW) dataset compared to relying on training with traditional ISP-processed RGB datasets. To further improve the accuracy of ISP-less CV models and to increase the energy and bandwidth benefits obtained by in-sensor/in-pixel computing, we propose an energy-efficient form of analog in-pixel demosaicing that may be coupled with in-pixel CNN computations. When evaluated on raw images captured by real sensors from the PASCALRAW dataset, our approach results in a 8.1% increase in mAP. Lastly, we demonstrate a further 20.5% increase in mAP by using a novel application of few-shot learning with thirty shots each for the novel PASCALRAW dataset, constituting 3 classes.
Abstract（参考訳）: 資源制約された低消費電力デバイスに現在のコンピュータビジョン(CV)モデルをデプロイするために、最近の研究は、画像信号プロセッサ(ISP)を部分的にかつ確実にバイパスし、初期畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層で活性化マップをダウンサンプリングすることで、画像センサとCV処理ユニット間の帯域幅を大幅に削減する、インセンサーおよびインピクセルコンピューティングアプローチを提案している。しかし, 実画像の直接推測は, トレーニングに用いるISP処理画像と比較して, 画像センサが捉えた原画像の共分散の違いにより, テスト精度を低下させる。さらに,大規模なオープンソースデータセットのほとんどがRGBイメージで構成されているため,生画像上での深部CVモデルのトレーニングも困難である。この懸念を軽減するために,任意のデータセットのRGBイメージを生画像に変換し,生画像のモデルトレーニングを可能にするISPパイプラインの逆変換を提案する。汎用的な高レベルビジョンタスクのための大規模ベンチマークであるcocoデータセットの生バージョンをリリースします。 ISPなしCVシステムでは、これらの生画像のトレーニングは、従来のISP処理されたRGBデータセットのトレーニングに依存するよりも、視覚覚醒作業(VWW)データセットのテスト精度が7.1%向上する。 ISPレスCVモデルの精度をさらに向上し、インセンサー/インピクセルコンピューティングによって得られるエネルギーと帯域幅の利点を向上させるために、インピクセルCNN計算と組み合わせて得られるエネルギー効率の良いアナログインピクセル復号法を提案する。 PASCALRAWデータセットから実センサで取得した生画像を用いて評価した結果,mAPは8.1%増加した。最後に,3つのクラスからなる新しいPASCALRAWデータセットに対して,30ショットずつの複数ショット学習を新規に適用することにより,さらに20.5%のmAP増加を示す。

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