| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-05-11 |
| タイトル |
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タイトル |
深層特徴圧縮伝送による複数エッジ物体検出システムの評価 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Evaluation of Multi-edge Object Detection System using Deep Feature compression transmission |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
通信プロトコル |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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富士通株式会社 |
| 著者所属 |
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富士通株式会社 |
| 著者所属 |
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富士通株式会社 |
| 著者所属 |
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富士通株式会社 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Limited |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Limited |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Limited |
| 著者所属(英) |
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en |
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Fujitsu Limited |
| 著者名 |
山田, 幸二
高良, 雄一郎
山崎, 周
雷, 旭穎
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| 著者名(英) |
Kohji, Yamada
Yuichiro, Kora
Meguru, Yamada
Xuying, Lei
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
DNN モデルを分割し，エッジとクラウドで協調して推論を行う Collaborative Intelligence が提案されている．エッジにおいて DNN モデル前半の処理で抽出した深層特徴を Autoencoder で圧縮してクラウドへ伝送し，クラウドにおいて圧縮されたデータを復元して DNN モデル後半の処理を行う深層特徴圧縮伝送技術が開発されてきている．深層特徴圧縮伝送技術は，これまでにエッジ端末とサーバが 1 対１の構成において低遅延で推論処理を実行できることが確認されている．本稿では，映像監視システムのように，複数のエッジ端末が 1 台のサーバに接続する構成の深層特徴圧縮伝送システムの性能評価を行ったので報告する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Collaborative Intelligence has been proposed to divide DNN model and perform inferences collaborating on edge and cloud. Deep feature compression transmission has been developed to extract deep feature by executing the first half of the DNN model at the edge and compress the deep feature by Autoencoder and transmit the compressed deep feature to cloud and restore the compressed deep feature and execute the second half of the DNN model. It has been confirmed that the deep feature compression transmission technology can perform inference with low delay in a one-to-one configuration between an edge device and a server. In this paper, we report the performance evaluation of a deep feature compression transmission system, such as a video monitoring system, in which multiple edge devices are connected to a single server. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）
巻 2023-MBL-107,
号 33,
p. 1-5,
発行日 2023-05-11
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8817 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL23107033.pdf (1.6 MB)
