論文の概要: DyRoNet: A Low-Rank Adapter Enhanced Dynamic Routing Network for Streaming Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05050v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 01:30:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 21:54:39.595530
- Title: DyRoNet: A Low-Rank Adapter Enhanced Dynamic Routing Network for Streaming Perception
- Title（参考訳）: DyRoNet: ストリーミング知覚のための低ランクアダプタ強化動的ルーティングネットワーク
- Authors: Xiang Huang, Zhi-Qi Cheng, Jun-Yan He, Chenyang Li, Wangmeng Xiang, Baigui Sun, Xiao Wu,
- Abstract要約: DyRoNetは、ストリーミング知覚を高めるために低ランクの動的ルーティングを組み込むことによって革新する動的ルータネットワークである。
DyRoNetのアーキテクチャの中心はSpeed Routerモジュールであり、最も適切な分岐ネットワークに入力データを動的に割り当てるインテリジェントなルーティング機構を使用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.160160923748457
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quest for real-time, accurate environmental perception is pivotal in the evolution of autonomous driving technologies. In response to this challenge, we present DyRoNet, a Dynamic Router Network that innovates by incorporating low-rank dynamic routing to enhance streaming perception. DyRoNet distinguishes itself by seamlessly integrating a diverse array of specialized pre-trained branch networks, each meticulously fine-tuned for specific environmental contingencies, thus facilitating an optimal balance between response latency and detection precision. Central to DyRoNet's architecture is the Speed Router module, which employs an intelligent routing mechanism to dynamically allocate input data to the most suitable branch network, thereby ensuring enhanced performance adaptability in real-time scenarios. Through comprehensive evaluations, DyRoNet demonstrates superior adaptability and significantly improved performance over existing methods, efficiently catering to a wide variety of environmental conditions and setting new benchmarks in streaming perception accuracy and efficiency. Beyond establishing a paradigm in autonomous driving perception, DyRoNet also offers engineering insights and lays a foundational framework for future advancements in streaming perception. For further information and updates on the project, visit https://tastevision.github.io/DyRoNet/.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムで正確な環境認識の追求は、自動運転技術の進化に欠かせない。
この課題に対応するために,低ランクな動的ルーティングを組み込んだ動的ルータネットワークDyRoNetを提案する。
DyRoNetは、様々な訓練済みの分岐ネットワークをシームレスに統合し、それぞれが特定の環境状況に対して微調整され、応答遅延と検出精度の最適なバランスを取る。
DyRoNetのアーキテクチャの中心はSpeed Routerモジュールであり、このモジュールはインテリジェントなルーティング機構を使用して、入力データを最も適切な分岐ネットワークに動的に割り当て、リアルタイムシナリオにおけるパフォーマンス適応性の向上を保証する。
包括的な評価を通じて、DyRoNetは既存の手法よりも優れた適応性を示し、様々な環境条件に効率よく対応し、ストリーミング認識精度と効率の新たなベンチマークを設定する。
DyRoNetは、自律運転知覚のパラダイムを確立するだけでなく、エンジニアリングの洞察も提供し、ストリーミング知覚の今後の進歩のための基盤となるフレームワークを構築している。
プロジェクトの詳細やアップデートについては、https://tastevision.github.io/DyRoNet/.com/を参照してほしい。
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