論文の概要: Vision-Language Models for Edge Networks: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07855v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 14:04:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:51:09.871297
• Title: Vision-Language Models for Edge Networks: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: エッジネットワークのためのビジョンランゲージモデル:包括的調査
• Authors: Ahmed Sharshar, Latif U. Khan, Waseem Ullah, Mohsen Guizani,
• Abstract要約: Vision Large Language Models (VLM)は、視覚的理解と自然言語処理を組み合わせることで、画像キャプション、視覚的質問応答、ビデオ分析などのタスクを可能にする。 VLMは、自動運転車、スマート監視、ヘルスケアといった分野にまたがる印象的な機能を示している。 リソース制約のあるエッジデバイスへのデプロイメントは、処理能力、メモリ、エネルギー制限のため、依然として困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.05172973290599
• License:
• Abstract: Vision Large Language Models (VLMs) combine visual understanding with natural language processing, enabling tasks like image captioning, visual question answering, and video analysis. While VLMs show impressive capabilities across domains such as autonomous vehicles, smart surveillance, and healthcare, their deployment on resource-constrained edge devices remains challenging due to processing power, memory, and energy limitations. This survey explores recent advancements in optimizing VLMs for edge environments, focusing on model compression techniques, including pruning, quantization, knowledge distillation, and specialized hardware solutions that enhance efficiency. We provide a detailed discussion of efficient training and fine-tuning methods, edge deployment challenges, and privacy considerations. Additionally, we discuss the diverse applications of lightweight VLMs across healthcare, environmental monitoring, and autonomous systems, illustrating their growing impact. By highlighting key design strategies, current challenges, and offering recommendations for future directions, this survey aims to inspire further research into the practical deployment of VLMs, ultimately making advanced AI accessible in resource-limited settings.
• Abstract（参考訳）: 視覚大言語モデル(VLM)は、視覚的理解と自然言語処理を組み合わせることで、画像キャプション、視覚的質問応答、ビデオ分析などのタスクを可能にする。 VLMは、自動運転車やスマート監視、ヘルスケアといった分野にまたがる印象的な能力を示しているが、リソースに制約のあるエッジデバイスへの展開は、処理能力、メモリ、エネルギー制限のため、依然として困難である。 本研究は, プレニング, 定量化, 知識蒸留, 効率を向上する特殊なハードウェアソリューションなど, モデル圧縮技術を中心に, エッジ環境におけるVLMの最適化の最近の進歩を探求するものである。 効率的なトレーニングと微調整方法、エッジデプロイメントの課題、プライバシに関する詳細な議論を行う。 さらに、医療、環境モニタリング、自律システムにおける軽量VLMの多様な応用について論じ、その拡大する影響について解説する。 この調査は、重要な設計戦略、現在の課題を強調し、今後の方向性を推奨することによって、VLMの実践的な展開に関するさらなる研究を刺激し、最終的にリソース制限された設定で高度なAIにアクセスできるようにすることを目的としている。

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