論文の概要: DSFEC: Efficient and Deployable Deep Radar Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07411v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 11:03:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:39:30.926428
• Title: DSFEC: Efficient and Deployable Deep Radar Object Detection
• Title（参考訳）: DSFEC: 効率的かつデプロイ可能なディープレーダオブジェクト検出
• Authors: Gayathri Dandugula, Santhosh Boddana, Sudesh Mirashi,
• Abstract要約: 本研究では,レーダー物体検出ネットワークにおけるDepthwise Separable Convolutionsの効率性について検討する。 本稿では,新しい特徴拡張圧縮(FEC)モジュールをPointPillars機能エンコーダに導入し,モデル性能をさらに向上する。 私たちのデプロイ可能なモデルは、ベースラインと比較してRaspberry Piのランタイムの74.5%の大幅な削減を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deploying radar object detection models on resource-constrained edge devices like the Raspberry Pi poses significant challenges due to the large size of the model and the limited computational power and the memory of the Pi. In this work, we explore the efficiency of Depthwise Separable Convolutions in radar object detection networks and integrate them into our model. Additionally, we introduce a novel Feature Enhancement and Compression (FEC) module to the PointPillars feature encoder to further improve the model performance. With these innovations, we propose the DSFEC-L model and its two versions, which outperform the baseline (23.9 mAP of Car class, 20.72 GFLOPs) on nuScenes dataset: 1). An efficient DSFEC-M model with a 14.6% performance improvement and a 60% reduction in GFLOPs. 2). A deployable DSFEC-S model with a 3.76% performance improvement and a remarkable 78.5% reduction in GFLOPs. Despite marginal performance gains, our deployable model achieves an impressive 74.5% reduction in runtime on the Raspberry Pi compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: Raspberry Piのようなリソース制約のあるエッジデバイスにレーダーオブジェクト検出モデルをデプロイすることは、モデルのサイズが大きくなり、計算能力の制限やPiのメモリが制限されるため、大きな課題となる。 本研究では,レーダオブジェクト検出ネットワークにおけるDepthwise Separable Convolutionsの効率性を検討した。 さらに,新しい機能拡張圧縮(FEC)モジュールをPointPillars機能エンコーダに導入し,モデル性能をさらに向上する。 これらの革新により, DSFEC-Lモデルとその2つのバージョンが提案され, nuScenesデータセット上でのベースライン(カークラス23.9 mAP, 20.72 GFLOPs)よりも優れていた。 14.6%の性能向上とGFLOPの60%削減を図った効率的なDSFEC-Mモデル。 2)。 デプロイ可能なDSFEC-Sモデルは3.76%の性能向上とGFLOPの78.5%の大幅な削減を実現している。 パフォーマンスの限界はありますが、私たちのデプロイ可能なモデルは、ベースラインと比較してRaspberry Piのランタイムを74.5%削減しました。

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