| 講演名 | 2022-01-13 通信トラヒック削減に向けたエッジコンピューティングにおける画像圧縮再送方式 中原 睦貴(阪大), 久野 大介(阪大), 西村 真衣(オムロン サイニックエックス), 西尾 理志(東工大), 牛久 祥孝(オムロン サイニックエックス), 丸田 一輝(東工大), 中山 悠(東京農工大), |
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| 抄録(和) | ユーザ端末に近いエリアにエッジサーバと呼ばれる計算資源を配備するエッジコンピューティング技術が近年注目されている。ユーザ端末が扱うデータ量は年々増加しており、エッジサーバやユーザ端末を接続するネットワークの輻輳が懸念されている。本研究では、この輻輳の抑制を目的とし、エッジサーバにおいて画像認識を行うシステムを対象とした画像圧縮再送方式を提案する。提案手法では、画像の再送制御を行う指標として深層学習モデルの事後確率分布から算出されたエントロピーを用いる。このエントロピーをエッジサーバにおける画像認識精度の疑似指標とすることで、画像認識精度を担保した通信トラヒック削減が可能となる。本稿では、画像圧縮再送方式を実装し、原理確認実験により、通信トラヒック削減効果を評価した結果を報告する。 |
| 抄録(英) | Edge computing has been getting attention due to reducing the data traffic in the backbone network. On the other hand, the access network between an edge server and user terminals will be congested since the amount of data traffic forwarded by user terminals has increased year by year. This paper proposes an image compression and progressive retransmission scheme for deep learning-based image recognition systems to reduce image traffic to suppress network congestion. The proposed scheme uses the entropy calculated by posterior probability distribution of a deep learning model. We control the image retransmission using the entropy as a pseudo-indicator of the image recognition accuracy at the edge server, we can reduce the traffic while maintaining image recognition accuracy. We implement the proposed scheme on the edge server and report the effect of the traffic reduction by the experimental demonstration. |
| キーワード(和) | エッジコンピューティング / 深層学習 / 画像認識 / 画像圧縮 |
| キーワード(英) | Edge computing / Deep learning / Image recognition / Image compression |
| 資料番号 | CS2021-69 |
| 発行日 | 2022-01-06 (CS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | OCS / CS |
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| 開催期間 | 2022/1/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | KDDI維新ホール 会議室(204A・B) |
| 開催地（英） | Conference room 204A・B at KDDI Ishin-hall |
| テーマ（和） | コア・メトロシステム，海底伝送システム，光アクセスシステム・次世代PON，イーサネット，光伝達網(OTN)，伝送監視制御，光伝送システム設計・ツール，モバイル光連携，一般 |
| テーマ（英） | Core and metro system, Submarine telecommunications system, Optical access system and next generation PON, Ethernet, Optical Transport Network (OTN), Transmission monitoring and control, Design and tool for optical transmission system, Co-operation between optical and mobile, etc. |
| 委員長氏名（和） | 星田 剛司(富士通) / 寺田 純(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Takeshi Hoshida(Fujitsu) / Jun Terada(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | / 梅原 大祐(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | / Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 山本 秀人(NTT) / 小田 拓弥(フジクラ) / 吉田 悠来(NICT) / 原 一貴(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Shuto Yamamoto(NTT) / Takuya Oda(Fujikura) / Yuki Yoshida(NICT) / Kazutaka Hara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | / 山浦 隆博(東芝) / 井田 悠太(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | / Takahiro Yamaura(Toshiba) / Yuta Ida(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Optical Communication Systems / Technical Committee on Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 通信トラヒック削減に向けたエッジコンピューティングにおける画像圧縮再送方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Compression and Progressive Retransmission Scheme on Edge Computing System for Image Data Reduction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジコンピューティング / Edge computing |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 画像認識 / Image recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 画像圧縮 / Image compression |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中原 睦貴 / Mutsuki Nakahara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 久野 大介 / Daisuke Hisano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 西村 真衣 / Mai Nishimura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | オムロンサイニックエックス株式会社(略称：オムロン サイニックエックス) OMRON SINICX Corporation(略称：OSX) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 牛久 祥孝 / Yoshitaka Ushiku |
| 第 5 著者 所属（和/英） | オムロンサイニックエックス株式会社(略称：オムロン サイニックエックス) OMRON SINICX Corporation(略称：OSX) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 丸田 一輝 / Kazuki Maruta |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 中山 悠 / Yu Nakayama |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：Tokyo Univ. of Agriculture and Tech.) |
| 発表年月日 | 2022-01-13 |
| 資料番号 | CS2021-69 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CS-319 |
| ページ範囲 | pp.7-12(CS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-06 (CS) |