Fugu-MT 論文翻訳(概要): Low-Cost and Real-Time Industrial Human Action Recognitions Based on Large-Scale Foundation Models

論文の概要: Low-Cost and Real-Time Industrial Human Action Recognitions Based on Large-Scale Foundation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08420v1
Date: Wed, 13 Mar 2024 11:11:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 14:43:34.712743
Title: Low-Cost and Real-Time Industrial Human Action Recognitions Based on Large-Scale Foundation Models
Title（参考訳）: 低コスト・実時間産業人間行動認識大規模ファンデーションモデル
Authors: Wensheng Liang, Ruiyan Zhuang, Xianwei Shi, Shuai Li, Zhicheng Wang, and Xiaoguang Ma
Abstract要約: 各種LSFMと軽量手法を併用した大規模基礎モデル(LSFM)を用いたIHAR法を提案する。大規模製造ラインの総合的な試験により, 提案手法は, 雇用コストの大幅な削減, 実時間性能の向上, 精度, 一般化能力の向上を実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.836778822849734
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Industrial managements, including quality control, cost and safety optimization, etc., heavily rely on high quality industrial human action recognitions (IHARs) which were hard to be implemented in large-scale industrial scenes due to their high costs and poor real-time performance. In this paper, we proposed a large-scale foundation model(LSFM)-based IHAR method, wherein various LSFMs and lightweight methods were jointly used, for the first time, to fulfill low-cost dataset establishment and real-time IHARs. Comprehensive tests on in-situ large-scale industrial manufacturing lines elucidated that the proposed method realized great reduction on employment costs, superior real-time performance, and satisfactory accuracy and generalization capabilities, indicating its great potential as a backbone IHAR method, especially for large-scale industrial applications.
Abstract（参考訳）: 品質管理、コストと安全性の最適化などの産業経営は、高コストと低リアルタイム性能のために大規模産業シーンで実施が困難であった高品質な産業人間行動認識(IHAR)に大きく依存している。本稿では,低コストデータセット構築とリアルタイムIHARを実現するために,LSFMを用いた大規模基盤モデル (LSFM) を提案する。大規模生産ラインの総合的な試験により, 提案手法は雇用コストの大幅な削減, リアルタイム性能の向上, 良好な精度と一般化能力を実現し, 特に大規模産業用途において, バックボーンIHAR法としての可能性を示した。

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