論文の概要: AdaFlow: Opportunistic Inference on Asynchronous Mobile Data with Generalized Affinity Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24028v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:46.392842
• Title: AdaFlow: Opportunistic Inference on Asynchronous Mobile Data with Generalized Affinity Control
• Title（参考訳）: AdaFlow: 汎用親和性制御による非同期モバイルデータの機会論的推論
• Authors: Fenmin Wu, Sicong Liu, Kehao Zhu, Xiaochen Li, Bin Guo, Zhiwen Yu, Hongkai Wen, Xiangrui Xu, Lehao Wang, Xiangyu Liu,
• Abstract要約: AdaFlowは、階層解析に基づく正規化行列を用いて、モバイルコンテキストにおける構造化されたモダリティ親和性の定式化を開拓した。 AdaFlowは推論遅延を最大79.9%削減し、精度を61.9%向上させ、ステータスクオアプローチを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.944584145880793
• License:
• Abstract: The rise of mobile devices equipped with numerous sensors, such as LiDAR and cameras, has spurred the adoption of multi-modal deep intelligence for distributed sensing tasks, such as smart cabins and driving assistance. However, the arrival times of mobile sensory data vary due to modality size and network dynamics, which can lead to delays (if waiting for slower data) or accuracy decline (if inference proceeds without waiting). Moreover, the diversity and dynamic nature of mobile systems exacerbate this challenge. In response, we present a shift to \textit{opportunistic} inference for asynchronous distributed multi-modal data, enabling inference as soon as partial data arrives. While existing methods focus on optimizing modality consistency and complementarity, known as modal affinity, they lack a \textit{computational} approach to control this affinity in open-world mobile environments. AdaFlow pioneers the formulation of structured cross-modality affinity in mobile contexts using a hierarchical analysis-based normalized matrix. This approach accommodates the diversity and dynamics of modalities, generalizing across different types and numbers of inputs. Employing an affinity attention-based conditional GAN (ACGAN), AdaFlow facilitates flexible data imputation, adapting to various modalities and downstream tasks without retraining. Experiments show that AdaFlow significantly reduces inference latency by up to 79.9\% and enhances accuracy by up to 61.9\%, outperforming status quo approaches.
• Abstract（参考訳）: LiDARやカメラなどの多数のセンサーを備えたモバイルデバイスの台頭は、スマートキャビンや運転支援といった分散センシングタスクにマルチモーダルディープインテリジェンスを採用するきっかけとなった。 しかし、移動センサデータの到着時間は、モダリティサイズやネットワークダイナミクスによって異なり、遅延(遅いデータを待つ場合)や精度低下(推論が待たずに進行する場合)につながる可能性がある。 さらに、モバイルシステムの多様性と動的な性質が、この課題を悪化させる。 応答として、非同期分散マルチモーダルデータに対する \textit{opportunistic} 推論にシフトし、部分データが到着した直後に推論を可能にする。 既存の手法では、モダリティの整合性と相補性(modal affinity)の最適化に重点を置いているが、オープンワールドのモバイル環境において、この親和性を制御するための‘textit{computational} アプローチは存在しない。 AdaFlowは、階層解析に基づく正規化行列を用いて、モバイルコンテキストにおける構造化されたモダリティ親和性の定式化を開拓した。 このアプローチはモダリティの多様性とダイナミクスに対応し、異なる型と入力数にまたがって一般化する。 AdaFlowはアフィニティアテンションベースの条件付きGAN(ACGAN)を利用することで、フレキシブルなデータ計算を容易にし、さまざまなモダリティや下流タスクに再トレーニングすることなく適応する。 実験の結果、AdaFlowは推論遅延を最大79.9\%削減し、精度を最大61.9\%向上し、ステータスクオアプローチよりも優れていた。

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