論文の概要: Latent Distillation for Continual Object Detection at the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01872v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 13:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:36:22.853840
• Title: Latent Distillation for Continual Object Detection at the Edge
• Title（参考訳）: エッジにおける連続物体検出のための潜水蒸留
• Authors: Francesco Pasti, Marina Ceccon, Davide Dalle Pezze, Francesco Paissan, Elisabetta Farella, Gian Antonio Susto, Nicola Bellotto,
• Abstract要約: 本研究では,物体検出のための連続学習(CLOD)シナリオにおいて,エッジデバイスのメモリと制約に対処する。 具体的には,エッジデバイス上でのCLODのためのオープンソース,軽量,高速な検出器であるNanoDetの適合性について検討する。 本稿では,最先端のCLアプローチで要求される操作数とメモリ量を削減できるLatent Distillation(LD)という新しいCL手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.775533837586895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While numerous methods achieving remarkable performance exist in the Object Detection literature, addressing data distribution shifts remains challenging. Continual Learning (CL) offers solutions to this issue, enabling models to adapt to new data while maintaining performance on previous data. This is particularly pertinent for edge devices, common in dynamic environments like automotive and robotics. In this work, we address the memory and computation constraints of edge devices in the Continual Learning for Object Detection (CLOD) scenario. Specifically, (i) we investigate the suitability of an open-source, lightweight, and fast detector, namely NanoDet, for CLOD on edge devices, improving upon larger architectures used in the literature. Moreover, (ii) we propose a novel CL method, called Latent Distillation~(LD), that reduces the number of operations and the memory required by state-of-the-art CL approaches without significantly compromising detection performance. Our approach is validated using the well-known VOC and COCO benchmarks, reducing the distillation parameter overhead by 74\% and the Floating Points Operations~(FLOPs) by 56\% per model update compared to other distillation methods.
• Abstract（参考訳）: Object Detectionの文献には優れたパフォーマンスを達成する多くの方法が存在するが、データ分散のシフトに対処することは依然として困難である。 継続学習(CL)はこの問題に対する解決策を提供し、モデルが以前のデータのパフォーマンスを維持しながら新しいデータに適応できるようにする。 これは特に、自動車やロボット工学のような動的環境に共通するエッジデバイスに関係している。 本研究では,オブジェクト検出のための連続学習(CLOD)シナリオにおいて,エッジデバイスのメモリと計算の制約に対処する。 具体的には i) エッジデバイス上でのCLODのためのオープンソース,軽量,高速な検出器であるNanoDetの適合性を検討した。 さらに (II) 検出性能を著しく損なうことなく, 最先端のCLアプローチで要求される操作数とメモリ量を削減できる新しいCL法, Latent Distillation~(LD)を提案する。 提案手法はよく知られたVOCおよびCOCOベンチマークを用いて検証し, 他の蒸留法と比較して, 蒸留パラメータのオーバーヘッドを74 %, 浮動小数点演算(FLOPs)を56 %削減する。

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