Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lightweight Delivery Detection on Doorbell Cameras

論文の概要: Lightweight Delivery Detection on Doorbell Cameras

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07812v1
Date: Sat, 13 May 2023 01:28:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 19:38:05.873714
Title: Lightweight Delivery Detection on Doorbell Cameras
Title（参考訳）: ドアベルカメラの軽量化検出
Authors: Pirazh Khorramshahi, Zhe Wu, Tianchen Wang, Luke Deluccia, Hongcheng Wang
Abstract要約: 本研究は、ホームアプリケーション、ビデオベースの配信検出、および、このタスクのための簡単な軽量パイプラインについて検討する。我々のパイプラインは、一連の粗いアクティビティを生成するためにモーションキューに依存し、続いてモバイルフレンドリーな3DCNNネットワークで分類する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.62298036478145
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite recent advances in video-based action recognition and robust spatio-temporal modeling, most of the proposed approaches rely on the abundance of computational resources to afford running huge and computation-intensive convolutional or transformer-based neural networks to obtain satisfactory results. This limits the deployment of such models on edge devices with limited power and computing resources. In this work we investigate an important smart home application, video based delivery detection, and present a simple and lightweight pipeline for this task that can run on resource-constrained doorbell cameras. Our proposed pipeline relies on motion cues to generate a set of coarse activity proposals followed by their classification with a mobile-friendly 3DCNN network. For training we design a novel semi-supervised attention module that helps the network to learn robust spatio-temporal features and adopt an evidence-based optimization objective that allows for quantifying the uncertainty of predictions made by the network. Experimental results on our curated delivery dataset shows the significant effectiveness of our pipeline compared to alternatives and highlights the benefits of our training phase novelties to achieve free and considerable inference-time performance gains.
Abstract（参考訳）: 近年の映像ベース行動認識と強固な時空間モデリングの進歩にもかかわらず、提案手法の多くは計算資源の豊富さに頼り、大規模で計算集約的な畳み込みやトランスフォーマーベースのニューラルネットワークを実行して十分な結果を得る。これにより、電力とコンピューティングリソースが制限されたエッジデバイスへのそのようなモデルのデプロイが制限される。本研究では、重要なスマートホームアプリケーション、ビデオベースの配信検出、リソース制約されたドアベルカメラ上で動作可能な、このタスクのためのシンプルで軽量なパイプラインを提案する。提案するパイプラインは,動きの手がかりに基づいて,粗いアクティビティ提案のセットを生成し,さらに,モバイルフレンドリーな3dcnnネットワークで分類する。トレーニングのために、ネットワークが強固な時空間的特徴を学ぶのに役立つ新しい半教師付きアテンションモジュールを設計し、ネットワークによってなされる予測の不確かさを定量化するためのエビデンスベースの最適化目標を採用する。私たちのキュレーションされたデリバリデータセットにおける実験結果は、代替品と比較してパイプラインの有意な有効性を示し、自由かつかなりの推論時間のパフォーマンス向上を達成するためのトレーニングフェーズのノベルティのメリットを強調しています。

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