論文の概要: Tiny-PULP-Dronets: Squeezing Neural Networks for Faster and Lighter Inference on Multi-Tasking Autonomous Nano-Drones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02405v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 16:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:36:57.148975
• Title: Tiny-PULP-Dronets: Squeezing Neural Networks for Faster and Lighter Inference on Multi-Tasking Autonomous Nano-Drones
• Title（参考訳）: Tiny-PULP-Dronets:マルチタスク自律型ナノドロンの高速かつ軽量推論のためのニューラルネットワークの探索
• Authors: Lorenzo Lamberti, Vlad Niculescu, Michał Barcis, Lorenzo Bellone, Enrico Natalizio, Luca Benini, Daniele Palossi,
• Abstract要約: この研究は、ナノドロンの自律ナビゲーションのためのステート・オブ・ザ・アート畳み込みニューラルネットワークであるPULP-Dronetから、モデルサイズを1桁以上圧縮する新しい手法であるTiny-PULP-Dronetへと移行した。 この大規模な削減は、高レベルのインテリジェンスを達成するための基本的な要件であるナノドロンの安価なマルチタスクへの道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.96119439129453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pocket-sized autonomous nano-drones can revolutionize many robotic use cases, such as visual inspection in narrow, constrained spaces, and ensure safer human-robot interaction due to their tiny form factor and weight -- i.e., tens of grams. This compelling vision is challenged by the high level of intelligence needed aboard, which clashes against the limited computational and storage resources available on PULP (parallel-ultra-low-power) MCU class navigation and mission controllers that can be hosted aboard. This work moves from PULP-Dronet, a State-of-the-Art convolutional neural network for autonomous navigation on nano-drones. We introduce Tiny-PULP-Dronet: a novel methodology to squeeze by more than one order of magnitude model size (50x fewer parameters), and number of operations (27x less multiply-and-accumulate) required to run inference with similar flight performance as PULP-Dronet. This massive reduction paves the way towards affordable multi-tasking on nano-drones, a fundamental requirement for achieving high-level intelligence.
• Abstract（参考訳）: ポケットサイズの自律型ナノドローンは、狭く制約された空間で視覚検査を行うなど、多くのロボットのユースケースに革命をもたらす可能性がある。 PULP (parallel-ultra-low-power) MCUクラスナビゲーションやミッションコントローラで利用可能な限られた計算資源と競合する。 この研究は、ナノドロンの自律的なナビゲーションのためのステート・オブ・ザ・アート畳み込みニューラルネットワークであるPULP-Dronetから始まった。 本稿では,Tyny-PULP-Dronetについて紹介する。Tyny-PULP-Dronetは1桁以上のモデルサイズ(パラメータが50倍少ない)と,PULP-Dronetと同様の飛行性能で推論を行うために必要な演算数(27倍少ない乗算および累積演算数)を圧縮する新しい手法である。 この大規模な削減は、高レベルのインテリジェンスを達成するための基本的な要件であるナノドロンの安価なマルチタスクへの道を開く。

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