論文の概要: HiRISE: High-Resolution Image Scaling for Edge ML via In-Sensor Compression and Selective ROI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03956v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 16:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 04:27:34.337202
• Title: HiRISE: High-Resolution Image Scaling for Edge ML via In-Sensor Compression and Selective ROI
• Title（参考訳）: HiRISE: センサー内圧縮と選択ROIによるエッジMLの高分解能イメージスケーリング
• Authors: Brendan Reidy, Sepehr Tabrizchi, Mohamadreza Mohammadi, Shaahin Angizi, Arman Roohi, Ramtin Zand,
• Abstract要約: エッジ機械学習(ML)のための高解像度画像スケーリングシステムHiRISEを提案する。 データ転送とエネルギー消費の最大17.7倍の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3757956340051605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of tiny IoT devices powered by machine learning (ML), many researchers have directed their focus toward compressing models to fit on tiny edge devices. Recent works have achieved remarkable success in compressing ML models for object detection and image classification on microcontrollers with small memory, e.g., 512kB SRAM. However, there remain many challenges prohibiting the deployment of ML systems that require high-resolution images. Due to fundamental limits in memory capacity for tiny IoT devices, it may be physically impossible to store large images without external hardware. To this end, we propose a high-resolution image scaling system for edge ML, called HiRISE, which is equipped with selective region-of-interest (ROI) capability leveraging analog in-sensor image scaling. Our methodology not only significantly reduces the peak memory requirements, but also achieves up to 17.7x reduction in data transfer and energy consumption.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)を利用した小さなIoTデバイスの台頭により、多くの研究者が、小さなエッジデバイスにフィットするモデルを圧縮することに注力してきた。 最近の研究は、小さなメモリを持つマイクロコントローラ、例えば512kB SRAM上でのオブジェクト検出と画像分類のためのMLモデルを圧縮することに成功した。 しかし、高解像度画像を必要とするMLシステムの配置を禁止する多くの課題が残っている。 小さなIoTデバイスのメモリ容量に根本的な制限があるため、外部ハードウェアなしで大きな画像を保存することは物理的に不可能である。 そこで本稿では, アナログインセンサ画像スケーリングを利用するROI機能を備えたHiRISEと呼ばれるエッジMLの高分解能画像スケーリングシステムを提案する。 我々の手法はピークメモリの要求を大幅に削減するだけでなく、データ転送とエネルギー消費の最大17.7倍の削減を実現している。

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