論文の概要: FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance
Tradeoffs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06719v1
- Date: Tue, 17 Jan 2023 06:24:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 14:46:41.030060
- Title: FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance
Tradeoffs
- Title(参考訳): FemtoDet: エネルギーバーサス性能トレードオフのためのオブジェクト検出ベースライン
- Authors: Peng Tu, Xu Xie, Ming Ling, Min Yang, Guo AI, Yawen Huang, Yefeng
Zheng
- Abstract要約: 本稿では,2つの視点からエネルギーと性能のトレードオフに到達するための検出器を設計し,ベースラインとして機能することを目的とする。
我々は、textitFemtoDetという低エネルギー成分を用いて、エネルギーによって駆動される平衡検出器を提案する。
新たな構成に加えて,畳み込みとトレーニング戦略最適化を考慮し,FemtoDetをさらに改良する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.706120575868677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficient detectors for edge devices are often optimized for metrics like
parameters or speed counts, which remain weak correlation with the energy of
detectors. However, among vision applications of convolutional neural networks
(CNNs), some, such as always-on surveillance cameras, are critical for energy
constraints. This paper aims to serve as a baseline by designing detectors to
reach tradeoffs between energy and performance from two perspectives: 1) We
extensively analyze various CNNs to identify low-energy architectures,
including the selection of activation functions, convolutions operators, and
feature fusion structures on necks. These underappreciated details in past
works seriously affect the energy consumption of detectors; 2) To break through
the dilemmatic energy-performance problem, we propose a balanced detector
driven by energy using discovered low-energy components named
\textit{FemtoDet}. In addition to the novel construction, we further improve
FemtoDet by considering convolutions and training strategy optimizations.
Specifically, we develop a new instance boundary enhancement (IBE) module for
convolution optimization to overcome the contradiction between the limited
capacity of CNNs and detection tasks in diverse spatial representations, and
propose a recursive warm-restart (RecWR) for optimizing training strategy to
escape the sub-optimization of light-weight detectors, considering the data
shift produced in popular augmentations. As a result, FemtoDet with only 68.77k
parameters achieves a competitive score of 46.3 AP50 on PASCAL VOC and power of
7.83W on RTX 3090. Extensive experiments on COCO and TJU-DHD datasets indicate
that the proposed method achieves competitive results in diverse scenes.
- Abstract(参考訳): エッジデバイスの効率的な検出器は、しばしばパラメータや速度カウントなどの指標に最適化され、検出器のエネルギーとの相関が弱いままである。
しかし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の視覚的応用では、常時オンの監視カメラなど一部のものはエネルギー制約に欠かせない。
本稿では,2つの視点からエネルギーと性能のトレードオフに到達するための検出器を設計し,ベースラインとして機能することを目的とする。
1) 活性化関数の選択, 畳み込み演算子, ネック上の特徴融合構造などの低エネルギーアーキテクチャを同定するために, 様々なCNNを広範囲に分析する。
これらの未承認の詳細は、検出器のエネルギー消費に深刻な影響を及ぼす。
2) 二段式エネルギー性能問題を打破するために,低エネルギー成分であるtextit{FemtoDet} を用いた平衡検出器を提案する。
新たな構成に加えて,畳み込みとトレーニング戦略最適化を考慮し,FemtoDetをさらに改良する。
具体的には,様々な空間表現におけるcnnの限られた容量と検出タスクの矛盾を克服する畳み込み最適化のための新しいインスタンス境界拡張(ibe)モジュールを開発し,一般の増補で生成されたデータシフトを考慮した軽量検出器のサブ最適化から逃れるトレーニング戦略を最適化する再帰的ウォームリスタート(recwr)を提案する。
その結果、68.77kのパラメータしか持たないFemtoDetは、PASCAL VOCで46.3 AP50、RTX 3090で7.83Wの競争スコアを達成した。
COCOとTJU-DHDデータセットの大規模な実験は、提案手法が多様な場面で競合する結果をもたらすことを示している。
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