論文の概要: Efficient Detection Framework Adaptation for Edge Computing: A Plug-and-play Neural Network Toolbox Enabling Edge Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18230v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 07:28:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:55:00.590158
- Title: Efficient Detection Framework Adaptation for Edge Computing: A Plug-and-play Neural Network Toolbox Enabling Edge Deployment
- Title（参考訳）: エッジコンピューティングのための効率的な検出フレームワーク適応:エッジデプロイメントを実現するプラグイン・アンド・プレイニューラルネットワークツールボックス
- Authors: Jiaqi Wu, Shihao Zhang, Simin Chen, Lixu Wang, Zehua Wang, Wei Chen, Fangyuan He, Zijian Tian, F. Richard Yu, Victor C. M. Leung,
- Abstract要約: エッジコンピューティングは、時間に敏感なシナリオでディープラーニングベースのオブジェクト検出をデプロイするための重要なパラダイムとして登場した。
既存のエッジ検出手法では、軽量モデルによる検出精度のバランスの難しさ、適応性の制限、現実の検証の不十分といった課題に直面している。
本稿では,汎用的なプラグイン・アンド・プレイコンポーネントを用いてエッジ環境にオブジェクト検出モデルを適用するエッジ検出ツールボックス(ED-TOOLBOX)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.61554561979589
- License:
- Abstract: Edge computing has emerged as a key paradigm for deploying deep learning-based object detection in time-sensitive scenarios. However, existing edge detection methods face challenges: 1) difficulty balancing detection precision with lightweight models, 2) limited adaptability of generalized deployment designs, and 3) insufficient real-world validation. To address these issues, we propose the Edge Detection Toolbox (ED-TOOLBOX), which utilizes generalizable plug-and-play components to adapt object detection models for edge environments. Specifically, we introduce a lightweight Reparameterized Dynamic Convolutional Network (Rep-DConvNet) featuring weighted multi-shape convolutional branches to enhance detection performance. Additionally, we design a Sparse Cross-Attention (SC-A) network with a localized-mapping-assisted self-attention mechanism, enabling a well-crafted joint module for adaptive feature transfer. For real-world applications, we incorporate an Efficient Head into the YOLO framework to accelerate edge model optimization. To demonstrate practical impact, we identify a gap in helmet detection -- overlooking band fastening, a critical safety factor -- and create the Helmet Band Detection Dataset (HBDD). Using ED-TOOLBOX-optimized models, we address this real-world task. Extensive experiments validate the effectiveness of ED-TOOLBOX, with edge detection models outperforming six state-of-the-art methods in visual surveillance simulations, achieving real-time and accurate performance. These results highlight ED-TOOLBOX as a superior solution for edge object detection.
- Abstract（参考訳）: エッジコンピューティングは、時間に敏感なシナリオでディープラーニングベースのオブジェクト検出をデプロイするための重要なパラダイムとして登場した。
しかし、既存のエッジ検出手法では、次のような課題に直面している。
1)軽量モデルによる検出精度のバランスの難しさ。
2 一般展開設計の適応性に限界があること。
3) 実世界の検証が不十分。
これらの問題に対処するために,汎用的なプラグアンドプレイコンポーネントを用いてエッジ環境にオブジェクト検出モデルを適用するエッジ検出ツールボックス(ED-TOOLBOX)を提案する。
具体的には、重み付き多形畳み込み分岐を特徴とする軽量なReparameterized Dynamic Convolutional Network (Rep-DConvNet)を導入し、検出性能を向上させる。
さらに,Sparse Cross-Attention (SC-A) ネットワークを,局所的マッピング支援型自己アテンション機構で設計し,適応的特徴伝達のためのよく構築されたジョイントモジュールを実現する。
実世界のアプリケーションでは、エッジモデルの最適化を高速化するために、効率的なヘッドをYOLOフレームワークに組み込む。
実用的な影響を示すために、ヘルメット検出のギャップ(バンドの締め付けを見渡すこと、重要な安全性要因)を特定し、Helmet Band Detection Dataset(HBDD)を作成します。
ED-TOOLBOX最適化モデルを用いて,実世界の課題に対処する。
大規模実験によりED-TOOLBOXの有効性が検証され、エッジ検出モデルは視覚監視シミュレーションの6つの最先端手法より優れ、リアルタイムかつ正確な性能が達成された。
これらの結果はエッジオブジェクト検出の優れたソリューションとしてED-TOOLBOXを強調した。
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