論文の概要: Task-aware Distributed Source Coding under Dynamic Bandwidth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15523v1
• Date: Wed, 24 May 2023 19:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:02:25.367834
• Title: Task-aware Distributed Source Coding under Dynamic Bandwidth
• Title（参考訳）: 動的帯域幅を考慮したタスク対応分散音源符号化
• Authors: Po-han Li, Sravan Kumar Ankireddy, Ruihan Zhao, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Ehsan Moradi-Pari, Ufuk Topcu, Sandeep Chinchali, Hyeji Kim
• Abstract要約: 独立エンコーダとジョイントデコーダからなる分散圧縮フレームワークを提案し,ニューラル分散主成分分析(NDPCA)と呼ぶ。 NDPCAは、複数のソースからのデータを単一のモデルで任意の帯域に柔軟に圧縮し、計算とストレージのオーバーヘッドを減らす。 実験の結果,NDPCAは多視点ロボットアーム操作の成功率を9%向上し,衛星画像上の物体検出タスクの精度を14%向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.28099762460411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient compression of correlated data is essential to minimize communication overload in multi-sensor networks. In such networks, each sensor independently compresses the data and transmits them to a central node due to limited communication bandwidth. A decoder at the central node decompresses and passes the data to a pre-trained machine learning-based task to generate the final output. Thus, it is important to compress the features that are relevant to the task. Additionally, the final performance depends heavily on the total available bandwidth. In practice, it is common to encounter varying availability in bandwidth, and higher bandwidth results in better performance of the task. We design a novel distributed compression framework composed of independent encoders and a joint decoder, which we call neural distributed principal component analysis (NDPCA). NDPCA flexibly compresses data from multiple sources to any available bandwidth with a single model, reducing computing and storage overhead. NDPCA achieves this by learning low-rank task representations and efficiently distributing bandwidth among sensors, thus providing a graceful trade-off between performance and bandwidth. Experiments show that NDPCA improves the success rate of multi-view robotic arm manipulation by 9% and the accuracy of object detection tasks on satellite imagery by 14% compared to an autoencoder with uniform bandwidth allocation.
• Abstract（参考訳）: マルチセンサネットワークにおける通信過負荷を最小限に抑えるためには,相関データの効率的な圧縮が不可欠である。 このようなネットワークでは、各センサが独立してデータを圧縮し、通信帯域が限られているため中央ノードに送信する。 中央ノードのデコーダはデータを圧縮し、トレーニング済みの機械学習ベースのタスクに渡して最終的な出力を生成する。 したがって,タスクに関連する特徴を圧縮することが重要である。 さらに、最終的なパフォーマンスは利用可能な帯域幅に大きく依存する。 実際には、帯域幅のばらつきに遭遇することが一般的であり、より高い帯域幅でタスクの性能が向上する。 我々は,ニューラル分散主成分分析(neural distributed principal component analysis, ndpca)と呼ばれる,独立したエンコーダとジョイントデコーダからなる新しい分散圧縮フレームワークを設計した。 NDPCAは、複数のソースからのデータを単一のモデルで任意の帯域に柔軟に圧縮し、計算とストレージのオーバーヘッドを減らす。 NDPCAは、低ランクなタスク表現を学習し、センサ間の帯域幅を効率よく分散することにより、性能と帯域幅の良好なトレードオフを提供する。 実験の結果,NDPCAはマルチビューロボットアーム操作の成功率を9%向上し,衛星画像上の物体検出タスクの精度を14%向上した。

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