論文の概要: AIVD: Adaptive Edge-Cloud Collaboration for Accurate and Efficient Industrial Visual Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04734v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 08:56:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.12252
• Title: AIVD: Adaptive Edge-Cloud Collaboration for Accurate and Efficient Industrial Visual Detection
• Title（参考訳）: AIVD: 高精度かつ効率的な産業用視覚検出のための適応エッジクラウドコラボレーション
• Authors: Yunqing Hu, Zheming Yang, Chang Zhao, Qi Guo, Meng Gao, Pengcheng Li, Wen Ji,
• Abstract要約: 本稿では,高精度な局所化と高品質なセマンティック生成を実現するためのAIVDフレームワークを提案する。 エッジトリミングボックスノイズとシナリオ変動に対するクラウドMLLMのロバスト性を高めるため,我々は効率的な微調整戦略を設計する。 異種エッジデバイスと動的ネットワーク条件間の高いスループットと低レイテンシを維持するため,異種リソースを考慮した動的スケジューリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.419663374345845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) demonstrate exceptional capabilities in semantic understanding and visual reasoning, yet they still face challenges in precise object localization and resource-constrained edge-cloud deployment. To address this, this paper proposes the AIVD framework, which achieves unified precise localization and high-quality semantic generation through the collaboration between lightweight edge detectors and cloud-based MLLMs. To enhance the cloud MLLM's robustness against edge cropped-box noise and scenario variations, we design an efficient fine-tuning strategy with visual-semantic collaborative augmentation, significantly improving classification accuracy and semantic consistency. Furthermore, to maintain high throughput and low latency across heterogeneous edge devices and dynamic network conditions, we propose a heterogeneous resource-aware dynamic scheduling algorithm. Experimental results demonstrate that AIVD substantially reduces resource consumption while improving MLLM classification performance and semantic generation quality. The proposed scheduling strategy also achieves higher throughput and lower latency across diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、セマンティック理解と視覚的推論において例外的な能力を示すが、正確なオブジェクトローカライゼーションとリソース制約のあるエッジクラウドデプロイメントでは、依然として課題に直面している。 そこで本研究では,軽量エッジ検出器とクラウドベースMLLMの協調により,高精度な局所化と高品質なセマンティック生成を実現するAIVDフレームワークを提案する。 エッジトリミングボックスノイズとシナリオ変動に対するクラウドMLLMのロバスト性を高めるため,視覚・セマンティック協調強化による効率的な微調整戦略を設計し,分類精度とセマンティック一貫性を著しく向上する。 さらに、異種エッジデバイスと動的ネットワーク条件間の高いスループットと低レイテンシを維持するために、異種リソースを考慮した動的スケジューリングアルゴリズムを提案する。 実験の結果,AIVDはMLLM分類性能とセマンティック生成品質を改善しつつ,資源消費を大幅に削減することがわかった。 提案したスケジューリング戦略は、さまざまなシナリオで高いスループットと低レイテンシを実現する。

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