論文の概要: Realtime Facial Expression Recognition: Neuromorphic Hardware vs. Edge AI Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08792v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 16:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 08:16:13.549038
• Title: Realtime Facial Expression Recognition: Neuromorphic Hardware vs. Edge AI Accelerators
• Title（参考訳）: リアルタイム表情認識:ニューロモルフィックハードウェア対エッジAI加速器
• Authors: Heath Smith, James Seekings, Mohammadreza Mohammadi, Ramtin Zand,
• Abstract要約: 本稿では,社会ロボティクスなどの実世界の様々な応用における重要な要素として,リアルタイム表情認識(FER)システムに焦点をあてる。 フェース機械学習(ML)モデルをエッジに展開するためのハードウェアオプションとして,ニューロモルフィックハードウェアとエッジAIアクセラレータの2つについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5492530316344587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper focuses on real-time facial expression recognition (FER) systems as an important component in various real-world applications such as social robotics. We investigate two hardware options for the deployment of FER machine learning (ML) models at the edge: neuromorphic hardware versus edge AI accelerators. Our study includes exhaustive experiments providing comparative analyses between the Intel Loihi neuromorphic processor and four distinct edge platforms: Raspberry Pi-4, Intel Neural Compute Stick (NSC), Jetson Nano, and Coral TPU. The results obtained show that Loihi can achieve approximately two orders of magnitude reduction in power dissipation and one order of magnitude energy savings compared to Coral TPU which happens to be the least power-intensive and energy-consuming edge AI accelerator. These reductions in power and energy are achieved while the neuromorphic solution maintains a comparable level of accuracy with the edge accelerators, all within the real-time latency requirements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,社会ロボティクスなどの実世界の様々な応用における重要な要素として,リアルタイム表情認識(FER)システムに焦点をあてる。 フェース機械学習(ML)モデルをエッジに展開するためのハードウェアオプションとして,ニューロモルフィックハードウェアとエッジAIアクセラレータの2つについて検討する。 我々の研究は、Intel LoihiニューロモーフィックプロセッサとRaspberry Pi-4、Intel Neural Compute Stick (NSC)、Jetson Nano、Coral TPUの4つの異なるエッジプラットフォームの比較分析を提供する徹底的な実験を含む。 その結果,低消費電力かつエネルギー消費のエッジAIアクセラレーターであるCoral TPUと比較して,約2桁の消費電力削減と1桁の省エネが達成できた。 これらの電力とエネルギーの削減は、ニューロモルフィックソリューションがエッジアクセラレータと同等の精度を維持している間に達成される。

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