論文の概要: A Low-cost and Ultra-lightweight Binary Neural Network for Traffic Signal Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07808v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 03:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:26:14.787738
• Title: A Low-cost and Ultra-lightweight Binary Neural Network for Traffic Signal Recognition
• Title（参考訳）: 交通信号認識のための低コストで軽量なバイナリニューラルネットワーク
• Authors: Mingke Xiao, Yue Su, Liang Yu, Guanglong Qu, Yutong Jia, Yukuan Chang, Xu Zhang,
• Abstract要約: ハードウェア展開用に設計された超軽量バイナリニューラルネットワーク(BNN)モデルを提案する。 提案モデルでは、97.64%の精度で優れた認識性能を示す。 我々の研究は、コンピュータビジョンモデルのハードウェア展開におけるBNNの大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.296139403757585
• License:
• Abstract: The deployment of neural networks in vehicle platforms and wearable Artificial Intelligence-of-Things (AIOT) scenarios has become a research area that has attracted much attention. With the continuous evolution of deep learning technology, many image classification models are committed to improving recognition accuracy, but this is often accompanied by problems such as large model resource usage, complex structure, and high power consumption, which makes it challenging to deploy on resource-constrained platforms. Herein, we propose an ultra-lightweight binary neural network (BNN) model designed for hardware deployment, and conduct image classification research based on the German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB) dataset. In addition, we also verify it on the Chinese Traffic Sign (CTS) and Belgian Traffic Sign (BTS) datasets. The proposed model shows excellent recognition performance with an accuracy of up to 97.64%, making it one of the best performing BNN models in the GTSRB dataset. Compared with the full-precision model, the accuracy loss is controlled within 1%, and the parameter storage overhead of the model is only 10% of that of the full-precision model. More importantly, our network model only relies on logical operations and low-bit width fixed-point addition and subtraction operations during the inference phase, which greatly simplifies the design complexity of the processing element (PE). Our research shows the great potential of BNN in the hardware deployment of computer vision models, especially in the field of computer vision tasks related to autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 車両プラットフォームへのニューラルネットワークの展開と、ウェアラブル人工知能(AIOT)シナリオは、多くの注目を集めている研究領域となっている。 ディープラーニング技術の継続的な進化に伴い、多くの画像分類モデルは認識精度の向上にコミットされているが、これは大きなモデルリソースの使用、複雑な構造、高消費電力といった問題を伴うことが多く、リソース制約のあるプラットフォームへのデプロイが困難である。 本稿では、ハードウェアデプロイメント用に設計された超軽量バイナリニューラルネットワーク(BNN)モデルを提案し、ドイツ交通信号認識ベンチマーク(GTSRB)データセットに基づく画像分類研究を行う。 また、中国交通信号(CTS)とベルギー交通信号(BTS)のデータセットで検証する。 提案モデルは、97.64%の精度で優れた認識性能を示し、GTSRBデータセットで最も優れたBNNモデルの一つとなっている。 完全精度モデルと比較すると,精度損失は1%以内で制御され,パラメータの保存オーバーヘッドは完全精度モデルの10%に過ぎなかった。 さらに重要なことは、我々のネットワークモデルは、推論フェーズにおける論理演算と低ビット幅の固定点加算と減算演算のみに依存しており、処理要素(PE)の設計複雑さを大幅に単純化する。 我々の研究は、特に自律運転に関連するコンピュータビジョンタスクの分野において、コンピュータビジョンモデルのハードウェア展開におけるBNNの大きな可能性を示している。

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