論文の概要: Survey on Computer Vision Techniques for Internet-of-Things Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02553v1
- Date: Wed, 2 Aug 2023 03:41:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-14 01:00:32.296793
- Title: Survey on Computer Vision Techniques for Internet-of-Things Devices
- Title（参考訳）: インターネット機器のコンピュータビジョン技術に関する調査
- Authors: Ishmeet Kaur and Adwaita Janardhan Jadhav
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、コンピュータビジョン問題を解決する最先端技術である。
DNNは最先端の結果を得るために数十億のパラメータと演算を必要とする。
この要件により、DNNは計算量、メモリ、エネルギー不足を極端に増加させ、結果として限られたコンピューティングリソースを持つ小さなバッテリ駆動のIoT(Internet-of-Things)デバイスにデプロイすることが困難になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural networks (DNNs) are state-of-the-art techniques for solving most
computer vision problems. DNNs require billions of parameters and operations to
achieve state-of-the-art results. This requirement makes DNNs extremely
compute, memory, and energy-hungry, and consequently difficult to deploy on
small battery-powered Internet-of-Things (IoT) devices with limited computing
resources. Deployment of DNNs on Internet-of-Things devices, such as traffic
cameras, can improve public safety by enabling applications such as automatic
accident detection and emergency response.Through this paper, we survey the
recent advances in low-power and energy-efficient DNN implementations that
improve the deployability of DNNs without significantly sacrificing accuracy.
In general, these techniques either reduce the memory requirements, the number
of arithmetic operations, or both. The techniques can be divided into three
major categories: neural network compression, network architecture search and
design, and compiler and graph optimizations. In this paper, we survey both
low-power techniques for both convolutional and transformer DNNs, and summarize
the advantages, disadvantages, and open research problems.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、ほとんどのコンピュータビジョン問題を解決する最先端技術である。
DNNは最先端の結果を得るために数十億のパラメータと演算を必要とする。
この要件により、DNNは計算量、メモリ、エネルギー不足を極端に増加させ、結果として限られたコンピューティングリソースを持つ小さなバッテリ駆動のIoT(Internet-of-Things)デバイスにデプロイすることが困難になる。
交通カメラなどのインターネット・オブ・Things機器へのDNNの展開は、自動事故検出や緊急応答などの応用を可能にすることで公衆の安全を向上することができるが、本稿では、DNNの展開性を大幅に向上させることなく、低消費電力かつ省エネなDNN実装の最近の進歩について調査する。
一般に、これらの技法はメモリの要求量、演算演算数、またはその両方を減少させる。
これらのテクニックは、ニューラルネットワーク圧縮、ネットワークアーキテクチャ検索と設計、コンパイラとグラフ最適化の3つの主要なカテゴリに分けられる。
本稿では,畳み込みおよび変圧器の低消費電力化技術について検討し,その利点,欠点,オープン研究の問題点を概説する。
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