論文の概要: Hierarchical Neural Memory Network for Low Latency Event Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17852v1
• Date: Mon, 29 May 2023 02:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 16:17:31.204606
• Title: Hierarchical Neural Memory Network for Low Latency Event Processing
• Title（参考訳）: 低レイテンシイベント処理のための階層型ニューラルメモリネットワーク
• Authors: Ryuhei Hamaguchi, Yasutaka Furukawa, Masaki Onishi, Ken Sakurada
• Abstract要約: 本稿では,イベントベース高密度予測タスクのための低レイテンシニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々は、異なるレートで動作するスタック化された潜在記憶を用いて、時間的階層を構築することで、これを実現する。 提案手法は既存の手法よりも精度とレイテンシが優れている3つの事象ベース密集予測タスクについて広範囲に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.34966621111271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a low latency neural network architecture for event-based dense prediction tasks. Conventional architectures encode entire scene contents at a fixed rate regardless of their temporal characteristics. Instead, the proposed network encodes contents at a proper temporal scale depending on its movement speed. We achieve this by constructing temporal hierarchy using stacked latent memories that operate at different rates. Given low latency event steams, the multi-level memories gradually extract dynamic to static scene contents by propagating information from the fast to the slow memory modules. The architecture not only reduces the redundancy of conventional architectures but also exploits long-term dependencies. Furthermore, an attention-based event representation efficiently encodes sparse event streams into the memory cells. We conduct extensive evaluations on three event-based dense prediction tasks, where the proposed approach outperforms the existing methods on accuracy and latency, while demonstrating effective event and image fusion capabilities. The code is available at https://hamarh.github.io/hmnet/
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントベース高密度予測タスクのための低レイテンシニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 従来のアーキテクチャは、時間的特性に関わらず、シーン全体のコンテンツを一定速度でエンコードする。 その代わりに、提案するネットワークは、その移動速度に応じて適切な時間スケールでコンテンツを符号化する。 我々は,異なるレートで動作するスタック型潜在メモリを用いて,時間階層を構築することでこれを実現する。 低レイテンシイベントの蒸気が与えられると、マルチレベルメモリは、高速なメモリモジュールから遅いメモリモジュールへ情報を伝達することで、動的から静的なシーンの内容を取り出す。 アーキテクチャは、従来のアーキテクチャの冗長性を減少させるだけでなく、長期的な依存関係も活用する。 さらに、注意に基づくイベント表現は、スパースイベントストリームをメモリセルに効率的にエンコードする。 本研究では,提案手法が既存の精度とレイテンシの手法を上回り,効果的な事象と画像の融合能力を示す3つの事象ベースの密集した予測タスクを広範囲に評価する。 コードはhttps://hamarh.github.io/hmnet/で入手できる。

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