論文の概要: SHA-CNN: Scalable Hierarchical Aware Convolutional Neural Network for Edge AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21370v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 06:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 18:32:01.748489
- Title: SHA-CNN: Scalable Hierarchical Aware Convolutional Neural Network for Edge AI
- Title（参考訳）: SHA-CNN:エッジAIのためのスケーラブルな階層的認識畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Narendra Singh Dhakad, Yuvnish Malhotra, Santosh Kumar Vishvakarma, Kaushik Roy,
- Abstract要約: 本稿では,エッジAIアプリケーションのための階層型認識畳み込みニューラルネットワーク(SHA-CNN)モデルアーキテクチャを提案する。
提案した階層型CNNモデルは、計算効率と精度のバランスをとるために精巧に設計されている。
重要なイノベーションは、モデルの階層的な認識にあり、複数の抽象化レベルで関連する機能を識別し、優先順位付けすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.168286187549952
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a Scalable Hierarchical Aware Convolutional Neural Network (SHA-CNN) model architecture for Edge AI applications. The proposed hierarchical CNN model is meticulously crafted to strike a balance between computational efficiency and accuracy, addressing the challenges posed by resource-constrained edge devices. SHA-CNN demonstrates its efficacy by achieving accuracy comparable to state-of-the-art hierarchical models while outperforming baseline models in accuracy metrics. The key innovation lies in the model's hierarchical awareness, enabling it to discern and prioritize relevant features at multiple levels of abstraction. The proposed architecture classifies data in a hierarchical manner, facilitating a nuanced understanding of complex features within the datasets. Moreover, SHA-CNN exhibits a remarkable capacity for scalability, allowing for the seamless incorporation of new classes. This flexibility is particularly advantageous in dynamic environments where the model needs to adapt to evolving datasets and accommodate additional classes without the need for extensive retraining. Testing has been conducted on the PYNQ Z2 FPGA board to validate the proposed model. The results achieved an accuracy of 99.34%, 83.35%, and 63.66% for MNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100 datasets, respectively. For CIFAR-100, our proposed architecture performs hierarchical classification with 10% reduced computation while compromising only 0.7% accuracy with the state-of-the-art. The adaptability of SHA-CNN to FPGA architecture underscores its potential for deployment in edge devices, where computational resources are limited. The SHA-CNN framework thus emerges as a promising advancement in the intersection of hierarchical CNNs, scalability, and FPGA-based Edge AI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジAIアプリケーションのためのスケーラブルな階層型認識畳み込みニューラルネットワーク(SHA-CNN)モデルアーキテクチャを提案する。
提案した階層型CNNモデルは,資源制約されたエッジデバイスがもたらす課題に対処するため,計算効率と精度のバランスをとるために精巧に設計されている。
SHA-CNNは、最先端の階層モデルに匹敵する精度を達成し、精度の指標でベースラインモデルを上回る性能を示す。
重要なイノベーションは、モデルの階層的な認識にあり、複数の抽象化レベルで関連する機能を識別し、優先順位付けすることができる。
提案したアーキテクチャは、データセット内の複雑な特徴の微妙な理解を容易にし、階層的な方法でデータを分類する。
さらに、SHA-CNNはスケーラビリティに優れた能力を示し、新しいクラスをシームレスに組み込むことができる。
この柔軟性は、モデルが進化するデータセットに適応し、広範な再トレーニングを必要とせずに追加のクラスに対応する必要がある動的な環境において特に有利である。
提案したモデルを検証するため,PYNQ Z2 FPGAボード上で試験を行った。
結果は、それぞれMNIST、CIFAR-10、CIFAR-100データセットの99.34%、83.35%、63.66%の精度を達成した。
CIFAR-100の場合、提案アーキテクチャは10%削減された計算で階層的分類を行い、精度は0.7%に過ぎなかった。
SHA-CNNのFPGAアーキテクチャへの適応性は、計算資源が限られているエッジデバイスへの展開の可能性を示している。
したがって、SHA-CNNフレームワークは、階層的なCNN、スケーラビリティ、FPGAベースのEdge AIの交差点における有望な進歩として現れる。
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