論文の概要: RE-POSE: Synergizing Reinforcement Learning-Based Partitioning and Offloading for Edge Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09465v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 10:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:05.602488
• Title: RE-POSE: Synergizing Reinforcement Learning-Based Partitioning and Offloading for Edge Object Detection
• Title（参考訳）: Re-POSE:エッジオブジェクト検出のための強化学習に基づく分割とオフロードの同期化
• Authors: Jianrui Shi, Yong Zhao, Zeyang Cui, Xiaoming Shen, Minhang Zeng, Xiaojie Liu,
• Abstract要約: エッジデバイス上でのリアルタイムオブジェクト検出は、その限られた計算リソースと、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの検出モデルの高要求により、大きな課題を呈している。 本稿では,リソース制約のあるエッジ環境における精度-遅延トレードオフを最適化するフレームワークであるRE-POSEを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2805151494259563
• License:
• Abstract: Object detection plays a crucial role in smart video analysis, with applications ranging from autonomous driving and security to smart cities. However, achieving real-time object detection on edge devices presents significant challenges due to their limited computational resources and the high demands of deep neural network (DNN)-based detection models, particularly when processing high-resolution video. Conventional strategies, such as input down-sampling and network up-scaling, often compromise detection accuracy for faster performance or lead to higher inference latency. To address these issues, this paper introduces RE-POSE, a Reinforcement Learning (RL)-Driven Partitioning and Edge Offloading framework designed to optimize the accuracy-latency trade-off in resource-constrained edge environments. Our approach features an RL-Based Dynamic Clustering Algorithm (RL-DCA) that partitions video frames into non-uniform blocks based on object distribution and the computational characteristics of DNNs. Furthermore, a parallel edge offloading scheme is implemented to distribute these blocks across multiple edge servers for concurrent processing. Experimental evaluations show that RE-POSE significantly enhances detection accuracy and reduces inference latency, surpassing existing methods.
• Abstract（参考訳）: オブジェクト検出は、自律運転やセキュリティからスマートシティに至るまで、スマートビデオ分析において重要な役割を果たす。 しかし、エッジデバイス上でリアルタイムなオブジェクト検出を実現することは、計算資源が限られていることと、特に高解像度ビデオを処理する場合、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの検出モデルの要求が高いことから、大きな課題を呈している。 入力ダウンサンプリングやネットワークアップスケーリングといった従来の戦略では、より高速なパフォーマンスのために検出精度を妥協したり、より高い推論遅延を発生させる場合が多い。 これらの問題に対処するために、リソース制約されたエッジ環境における精度-遅延トレードオフを最適化するために、Reinforcement Learning (RL)-Driven PartitioningとEdge OffloadingフレームワークであるRE-POSEを紹介する。 本手法では,RL-based Dynamic Clustering Algorithm (RL-DCA) を用いて,ビデオフレームをオブジェクト分布とDNNの計算特性に基づいて,一様でないブロックに分割する。 さらに,並列処理のために複数のエッジサーバに分散する並列エッジオフロード方式を実装した。 実験により,RE-POSEは検出精度を著しく向上し,既存の手法を超越した推論遅延を低減することが示された。

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