論文の概要: Evaluating the Energy Efficiency of Few-Shot Learning for Object Detection in Industrial Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06631v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 11:41:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:24:54.617894
• Title: Evaluating the Energy Efficiency of Few-Shot Learning for Object Detection in Industrial Settings
• Title（参考訳）: 産業環境における物体検出のためのマイナショット学習のエネルギー効率評価
• Authors: Georgios Tsoumplekas, Vladislav Li, Ilias Siniosoglou, Vasileios Argyriou, Sotirios K. Goudos, Ioannis D. Moscholios, Panagiotis Radoglou-Grammatikis, Panagiotis Sarigiannidis
• Abstract要約: 本稿では、下流タスクに標準オブジェクト検出モデルを適用するための微調整手法を提案する。 開発モデルにおけるエネルギー需要のケーススタディと評価について述べる。 最後に、このトレードオフを、カスタマイズされた効率係数測定によって定量化する新しい方法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.611985866622974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the ever-evolving era of Artificial Intelligence (AI), model performance has constituted a key metric driving innovation, leading to an exponential growth in model size and complexity. However, sustainability and energy efficiency have been critical requirements during deployment in contemporary industrial settings, necessitating the use of data-efficient approaches such as few-shot learning. In this paper, to alleviate the burden of lengthy model training and minimize energy consumption, a finetuning approach to adapt standard object detection models to downstream tasks is examined. Subsequently, a thorough case study and evaluation of the energy demands of the developed models, applied in object detection benchmark datasets from volatile industrial environments is presented. Specifically, different finetuning strategies as well as utilization of ancillary evaluation data during training are examined, and the trade-off between performance and efficiency is highlighted in this low-data regime. Finally, this paper introduces a novel way to quantify this trade-off through a customized Efficiency Factor metric.
• Abstract（参考訳）: 進化を続ける人工知能(ai)の時代において、モデルのパフォーマンスはイノベーションを駆動する重要な指標となり、モデルのサイズと複雑さが指数関数的に向上した。 しかし、サステナビリティとエネルギー効率は、現代の産業環境での展開において重要な要件であり、少数ショット学習のようなデータ効率のアプローチを使う必要がある。 本稿では,長期モデルトレーニングの負担を軽減し,エネルギー消費を最小限に抑えるために,標準物体検出モデルを下流タスクに適応させるための微調整手法について検討する。 次に, 揮発性産業環境からの物体検出ベンチマークデータセットに適用した, 開発モデルのエネルギー需要の徹底したケーススタディと評価を行った。 具体的には, 異なる微調整戦略と, 訓練中の補助評価データの利用について検討し, この低データ体制において, 性能と効率のトレードオフを強調した。 最後に、このトレードオフを、カスタマイズされた効率係数測定によって定量化する新しい方法を紹介する。

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