Fugu-MT 論文翻訳(概要): Facial Expression Recognition at the Edge: CPU vs GPU vs VPU vs TPU

論文の概要: Facial Expression Recognition at the Edge: CPU vs GPU vs VPU vs TPU

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15422v1
Date: Wed, 17 May 2023 03:19:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-28 04:41:41.499413
Title: Facial Expression Recognition at the Edge: CPU vs GPU vs VPU vs TPU
Title（参考訳）: エッジにおける表情認識: CPU vs GPU vs VPU vs TPU
Authors: Mohammadreza Mohammadi, Heath Smith, Lareb Khan, Ramtin Zand
Abstract要約: 本稿では,ハードウェアを意識したCNNをエッジに展開するための階層的なフレームワークを提案する。 CK+顔認識データセットを用いた場合のピーク精度は99.49%であった。
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: Facial Expression Recognition (FER) plays an important role in human-computer interactions and is used in a wide range of applications. Convolutional Neural Networks (CNN) have shown promise in their ability to classify human facial expressions, however, large CNNs are not well-suited to be implemented on resource- and energy-constrained IoT devices. In this work, we present a hierarchical framework for developing and optimizing hardware-aware CNNs tuned for deployment at the edge. We perform a comprehensive analysis across various edge AI accelerators including NVIDIA Jetson Nano, Intel Neural Compute Stick, and Coral TPU. Using the proposed strategy, we achieved a peak accuracy of 99.49% when testing on the CK+ facial expression recognition dataset. Additionally, we achieved a minimum inference latency of 0.39 milliseconds and a minimum power consumption of 0.52 Watts.
Abstract（参考訳）: 顔表情認識(FER)は人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を担い、幅広い用途で利用されている。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、人間の表情を分類する能力を示すが、大きなCNNはリソースやエネルギーに制約のあるIoTデバイスに実装するのに適していない。本研究では,ハードウェア対応CNNの開発と最適化のための階層的フレームワークを提案する。我々はNVIDIA Jetson Nano、Intel Neural Compute Stick、Coral TPUなど、さまざまなエッジAIアクセラレータを包括的に分析する。提案手法を用いて,CK+表情認識データセットを用いた場合,ピーク精度99.49%を達成した。さらに,0.39ミリ秒の最小遅延,0.52ワットの最小消費電力を実現した。

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