論文の概要: Efficient Cloud-edge Collaborative Inference for Object
Re-identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02041v1
- Date: Thu, 4 Jan 2024 02:56:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 15:54:03.883440
- Title: Efficient Cloud-edge Collaborative Inference for Object
Re-identification
- Title（参考訳）: オブジェクト再識別のための効率的なクラウドエッジ協調推論
- Authors: Chuanming Wang, Yuxin Yang, Mengshi Qi, Huadong Ma
- Abstract要約: 我々は、ReIDシステムのためのクラウド-エッジ協調推論フレームワークを開拓した。
本稿では,クラウドサーバに所望の画像を返すために,分散対応相関モデルネットワーク(DaCM)を提案する。
DaCMは、タイムスタンプに暗黙的に含まれている空間的時間的相関関係をグラフ構造に埋め込んで、アップロードウィンドウのサイズを調整するためにクラウドに適用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.952445808987036
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current object re-identification (ReID) system follows the centralized
processing paradigm, i.e., all computations are conducted in the cloud server
and edge devices are only used to capture and send images. As the number of
videos experiences a rapid escalation, this paradigm has become impractical due
to the finite computational resources. In such a scenario, the ReID system
should be converted to fit in the cloud-edge collaborative processing paradigm,
which is crucial to boost the scalability and practicality of ReID systems.
However, current relevant work lacks research on this issue, making it
challenging for ReID methods to be adapted effectively. Therefore, we pioneer a
cloud-edge collaborative inference framework for ReID systems and particularly
propose a distribution-aware correlation modeling network (DaCM) to make the
desired image return to the cloud server as soon as possible via learning to
model the spatial-temporal correlations among instances. DaCM embeds the
spatial-temporal correlations implicitly included in the timestamps into a
graph structure, and it can be applied in the cloud to regulate the size of the
upload window and on the edge device to adjust the sequence of images,
respectively. Traditional ReID methods can be combined with DaCM seamlessly,
enabling their application within our proposed edge-cloud collaborative
framework. Extensive experiments demonstrate that our method obviously reduces
transmission overhead and significantly improves performance. We will release
our code and model.
- Abstract（参考訳）: 現在のオブジェクト再識別(ReID)システムは、集中処理パラダイム、すなわち、すべての計算がクラウドサーバで行われ、エッジデバイスは画像のキャプチャと送信にのみ使用される。
ビデオの数が急速にエスカレーションされるにつれて、このパラダイムは有限の計算資源のために実用的ではない。
このようなシナリオでは、ReIDシステムのスケーラビリティと実用性を高めるために重要なクラウド-エッジ協調処理パラダイムに適合するようにReIDシステムを変換する必要がある。
しかし、現在の関連する研究はこの問題の研究を欠いているため、reidメソッドを効果的に適用することは困難である。
そこで我々は,ReIDシステムのためのクラウドエッジ協調推論フレームワークを考案し,特に,インスタンス間の空間的相関をモデル化する学習を通じて,所望の画像をクラウドサーバにできるだけ早く返却する分散対応相関モデルネットワーク(DaCM)を提案する。
dacmはタイムスタンプに暗黙的に含まれている空間的-時間的相関をグラフ構造に埋め込み、クラウドに適用してアップロードウィンドウのサイズを制御し、エッジデバイス上で画像のシーケンスを調整することができる。
従来のReIDメソッドをDaCMとシームレスに組み合わせることで、提案したエッジクラウド協調フレームワーク内でアプリケーションを実現することができます。
広範に実験した結果,提案手法は伝送のオーバーヘッドを低減し,性能を大幅に向上させることがわかった。
コードとモデルをリリースします。
関連論文リスト
- Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。
既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。
ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:02:54Z) - Representation Similarity: A Better Guidance of DNN Layer Sharing for Edge Computing without Training [3.792729116385123]
本稿では,表現類似度Sで導かれる表現をエッジで共有することで,新しいモデルマージ方式を提案する。
Pearson correlation Coefficient |r| > 0.94 than other metrics。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T03:35:54Z) - GERA: Geometric Embedding for Efficient Point Registration Analysis [20.690695788384517]
本稿では, 純幾何学的アーキテクチャを活用し, 幾何学的情報をオフラインで構築する新たなポイントクラウド登録ネットワークを提案する。
本手法は, 3次元座標入力をオフライン構成の幾何符号化に置き換え, 一般化と安定性を改善した最初の方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T11:19:56Z) - Binarized Diffusion Model for Image Super-Resolution [61.963833405167875]
超圧縮アルゴリズムであるバイナリ化は、高度な拡散モデル(DM)を効果的に加速する可能性を提供する
既存の二項化法では性能が著しく低下する。
画像SRのための新しいバイナライズ拡散モデルBI-DiffSRを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-09T10:30:25Z) - Collaborative Feedback Discriminative Propagation for Video Super-Resolution [66.61201445650323]
ビデオ超解像法(VSR)の主な成功は、主に空間情報と時間情報を探索することに由来する。
不正確なアライメントは通常、重要なアーティファクトを備えたアライメント機能につながる。
伝搬モジュールは同じタイムステップ機能のみを前方または後方に伝播する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-06T22:08:20Z) - A Bayesian Framework of Deep Reinforcement Learning for Joint O-RAN/MEC
Orchestration [12.914011030970814]
マルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)は、コモディティプラットフォーム上でOpen Radio Access Network(O-RAN)と一緒に実装することで、低コストなデプロイメントを実現する。
本稿では,ベイジアンディープ強化学習(RL)を用いたO-RAN/MEC協調オーケストレーションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T18:04:49Z) - Decoupled Greedy Learning of CNNs for Synchronous and Asynchronous
Distributed Learning [3.7722254371820987]
Decoupled Greedy Learning (DGL)と呼ばれる,最小限のフィードバックに基づくシンプルな代替案を検討する。
近年,大規模な画像分類において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の文脈で有効であることが示されている。
我々は、この手法が収束し、シーケンシャル・ソルバと比較されることを理論的、実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T13:55:17Z) - Tailored Learning-Based Scheduling for Kubernetes-Oriented Edge-Cloud
System [54.588242387136376]
エッジクラウドシステムのための学習ベースのスケジューリングフレームワークkaisを紹介する。
まず,分散した要求ディスパッチに対応するために,協調型マルチエージェントアクタ-クリティックアルゴリズムを設計する。
次に,多種多様なシステムスケールと構造について,グラフニューラルネットワークを用いてシステム状態情報を埋め込む。
第3に、リクエストディスパッチとサービスオーケストレーションを調和させる2段階のスケジューリングメカニズムを採用します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-17T03:45:25Z) - Identity-Aware Attribute Recognition via Real-Time Distributed Inference
in Mobile Edge Clouds [53.07042574352251]
我々は、MEC対応カメラ監視システムにおいて、re-IDを用いた歩行者属性認識のための新しいモデルの設計を行う。
本稿では,属性認識と人物再IDを協調的に考慮し,分散モジュールの集合を持つ新しい推論フレームワークを提案する。
そこで我々は,提案した分散推論フレームワークのモジュール分布の学習に基づくアルゴリズムを考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-12T12:03:27Z) - Joint Self-Attention and Scale-Aggregation for Self-Calibrated Deraining
Network [13.628218953897946]
本稿では,JDNetとよばれる有効アルゴリズムを提案する。
自己校正畳み込みを用いたスケール・アグリゲーション・セルフアグリゲーション・モジュールを巧みに設計することにより,提案モデルはより優れたデコレーション結果が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-06T17:04:34Z) - Deep Adaptive Inference Networks for Single Image Super-Resolution [72.7304455761067]
シングルイメージ超解像(SISR)は、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の展開により、近年大きく進歩している。
本稿では,深部SISR(AdaDSR)の適応型推論ネットワークを活用することで,この問題に対処する。
我々のAdaDSRは、SISRモデルをバックボーンとし、画像の特徴とリソース制約を入力として取り、ローカルネットワーク深さのマップを予測する軽量アダプタモジュールを備える。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T10:08:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。