論文の概要: Toward Real-Time Edge AI: Model-Agnostic Task-Oriented Communication with Visual Feature Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00862v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 15:52:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:42:43.277992
• Title: Toward Real-Time Edge AI: Model-Agnostic Task-Oriented Communication with Visual Feature Alignment
• Title（参考訳）: リアルタイムエッジAIに向けて:視覚的特徴アライメントを用いたモデル非依存のタスク指向コミュニケーション
• Authors: Songjie Xie, Hengtao He, Shenghui Song, Jun Zhang, Khaled B. Letaief,
• Abstract要約: タスク指向通信はエッジ推論システムの通信効率を向上させるための有望なアプローチを示す。 リアルタイムアプリケーションは、未完成のカバレッジやエッジサーバの潜在的な誤動作など、現実的な課題に直面している。 本研究では,多様なシステム間で共有アンカーデータを利用する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.796344455232227
• License:
• Abstract: Task-oriented communication presents a promising approach to improve the communication efficiency of edge inference systems by optimizing learning-based modules to extract and transmit relevant task information. However, real-time applications face practical challenges, such as incomplete coverage and potential malfunctions of edge servers. This situation necessitates cross-model communication between different inference systems, enabling edge devices from one service provider to collaborate effectively with edge servers from another. Independent optimization of diverse edge systems often leads to incoherent feature spaces, which hinders the cross-model inference for existing task-oriented communication. To facilitate and achieve effective cross-model task-oriented communication, this study introduces a novel framework that utilizes shared anchor data across diverse systems. This approach addresses the challenge of feature alignment in both server-based and on-device scenarios. In particular, by leveraging the linear invariance of visual features, we propose efficient server-based feature alignment techniques to estimate linear transformations using encoded anchor data features. For on-device alignment, we exploit the angle-preserving nature of visual features and propose to encode relative representations with anchor data to streamline cross-model communication without additional alignment procedures during the inference. The experimental results on computer vision benchmarks demonstrate the superior performance of the proposed feature alignment approaches in cross-model task-oriented communications. The runtime and computation overhead analysis further confirm the effectiveness of the proposed feature alignment approaches in real-time applications.
• Abstract（参考訳）: タスク指向通信は、学習ベースのモジュールを最適化し、関連するタスク情報を抽出し、伝達することにより、エッジ推論システムの通信効率を向上させるための有望なアプローチを示す。 しかし、リアルタイムアプリケーションは、未完成のカバレッジやエッジサーバの潜在的な誤動作など、現実的な課題に直面している。 この状況は、異なる推論システム間のクロスモデル通信を必要とし、あるサービスプロバイダのエッジデバイスが、別のサービスからのエッジサーバと効果的に連携できるようにする。 多様なエッジシステムの独立した最適化は、しばしば、既存のタスク指向通信のクロスモデル推論を妨げる不整合な特徴空間につながる。 そこで本研究では,多様なシステム間で共有アンカーデータを利用する新しいフレームワークを提案する。 このアプローチは、サーバベースのシナリオとオンデバイスシナリオの両方において、機能アライメントの課題に対処する。 特に、視覚特徴の線形不変性を利用して、エンコードされたアンカーデータ特徴を用いた線形変換を推定する効率的なサーバベースの特徴アライメント手法を提案する。 デバイス上でのアライメントのために,視覚特徴の角度保存特性を活用し,アンカーデータによる相対表現を符号化し,推論中に追加のアライメント手順を使わずにモデル間通信を効率化する。 コンピュータビジョンベンチマークによる実験結果から,クロスモデルタスク指向通信における特徴アライメント手法の優れた性能が示された。 ランタイムおよび計算オーバーヘッド解析により、リアルタイムアプリケーションにおいて提案した特徴アライメント手法の有効性をさらに確認する。

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