論文の概要: Tiny Collaborative Inference for Occlusion-Robust Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02894v2
• Date: Wed, 03 Jun 2026 10:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 17:40:41.613317
• Title: Tiny Collaborative Inference for Occlusion-Robust Object Detection
• Title（参考訳）: Occlusion-Robust 物体検出のためのTiny Collaborative Inference
• Authors: Chieh-Tung Cheng, Mustafa Aslanov, Eiman Kanjo,
• Abstract要約: 検索と救助のためのエッジAIノードは、コンピュータビジョンをローカルで実行することがますます期待されている。 ウルトラローエンドハードウェアは、メモリ、計算、デバイス間通信に厳しい制約を課す。 本研究は、MCUバックボーン、YOLOv2検出ヘッド、Lite量子化を組み合わせることで、1MB未満の閉塞物検出装置に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5352699766206808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge AI nodes for search and rescue are increasingly expected to run computer vision locally, yet ultra-low-end hardware imposes hard constraints on memory, compute, and inter-device communication. This work addresses occlusion-robust object detection on devices with less than 1 MB SRAM by combining an MCUNet backbone, a YOLOv2 detection head, and Lite quantisation. Two collaborative inference strategies are evaluated: feature-level fusion, concatenating intermediate feature maps, and decision-level fusion via Weighted Boxes Fusion (WBF). WBF outperforms feature-level fusion under all tested occlusion conditions, yielding gains of up to +0.2736 mAP in asymmetric scenarios. Extending fusion to three views improves accuracy further (up to +0.3827 mAP) at modest communication overhead (~1.3 KB per exchange). Hardware experiments progress from a host-assisted USB-relay baseline to a Wi-Fi peer-to-peer deployment on two Coral Dev Board Micro units, where WBF executes on-device with negligible communication energy relative to inference. In a 301.9 s autonomous session of 108 frames, fused output is produced on 61 frames versus 47 for a single board - a coverage gain of +29.8%. A decentralised federated learning feasibility note is included but not treated as a primary result, as performance remains limited under non-iid data. The results support decision-level fusion as a viable option for improving occlusion robustness in small-scale edge object detection, including host-free multi-board operation on ultra-low-end hardware.
• Abstract（参考訳）: 検索と救助のためのエッジAIノードは、コンピュータビジョンをローカルで実行することがますます期待されているが、ウルトラローエンドハードウェアは、メモリ、計算、デバイス間通信に厳しい制約を課している。 本研究は,MCUNetバックボーン,YOLOv2検出ヘッド,ライト量子化を組み合わせることで,SRAMが1MB未満のデバイス上でのオクルージョン・ロバスト物体検出に対処する。 特徴レベル融合、中間特徴写像の連結、重み付きボックス融合(WBF)による決定レベル融合という2つの協調的推論戦略が評価されている。 WBFは全ての試験オクルージョン条件下で特徴レベルの融合よりも優れており、非対称シナリオでは+0.2736 mAPの利得が得られる。 融合を3つのビューに拡張することで、より正確(+0.3827 mAPまで)な通信オーバーヘッド(交換1KBあたり約1.3KB)が向上する。 ハードウェア実験は、ホスト支援のUSB-リレーベースラインから、2つのCoral Dev Board Microユニット上のWi-Fiピアツーピアデプロイメントまで進行し、WBFは推論に対して無視できる通信エネルギーでデバイス上で実行する。 108フレームの301.9秒の自律的なセッションでは、融合出力は61フレームで、シングルボードでは47フレームで、カバー率は+29.8%である。 非イドデータの下では性能が制限されるため、分散化されたフェーザビリティノートを含むが、一次結果として扱われない。 その結果, 極低ハードウェア上でのホストフリーマルチボード操作を含む, 小型エッジオブジェクト検出におけるオクルージョンロバスト性向上の有効な選択肢として, 決定レベル融合が支持された。

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