| 講演名 | 2023-05-19 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 山田 幸二(富士通), 高良 雄一郎(富士通), 山﨑 周(富士通), 雷 旭穎(富士通), |
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| 抄録(和) | 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。 |
| 抄録(英) | 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. |
| キーワード(和) | 深層特徴圧縮伝送 / 深層学習 / 低遅延 / コラボレイティブ・インテリジェンス |
| キーワード(英) | Deep Feature Compression Transmission / Deep Learning / Low Latency, / Collaborative Intelligence |
| 資料番号 | SeMI2023-13 |
| 発行日 | 2023-05-11 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI / IPSJ-ITS / IPSJ-MBL / IPSJ-DPS |
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| 開催期間 | 2023/5/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学（OIST） |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山本 高至(京大) / 徳永 雄一(金沢工業大学) / 山口 弘純(大阪大学) / 菅沼 拓夫(東北大学) |
| 委員長氏名（英） | Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Yuichi Tokunaga(Kanazawa Institute of Technology) / Hirozumi Yamaguchi(Osaka University) / Takuo Suganuma(Tohoku University) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Special Interest Group on Intelligent Transport Systems and Smart Community / Special Interest Group on Mobile Computing and Smart Society System / Special Interest Group on Distributed Processing System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Multi-edge Object Detection System using Deep Feature Compression Transmission |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層特徴圧縮伝送 / Deep Feature Compression Transmission |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 低遅延 / Low Latency, |
| キーワード(4)（和/英） | コラボレイティブ・インテリジェンス / Collaborative Intelligence |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山田 幸二 / Kohji Yamada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 富士通株式会社(略称：富士通) Fujitsu Limited(略称：Fujitsu) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高良 雄一郎 / Yuichiro Kora |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 富士通株式会社(略称：富士通) Fujitsu Limited(略称：Fujitsu) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山﨑 周 / Meguru Yamazaki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 富士通株式会社(略称：富士通) Fujitsu Limited(略称：Fujitsu) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 雷 旭穎 / Xuying Lei |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 富士通株式会社(略称：富士通) Fujitsu Limited(略称：Fujitsu) |
| 発表年月日 | 2023-05-19 |
| 資料番号 | SeMI2023-13 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SeMI-31 |
| ページ範囲 | pp.53-57(SeMI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-05-11 (SeMI) |