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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-05-19 10:20 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・高良雄一郎・山﨑 周・雷 旭穎（富士通）  SeMI2023-13 |
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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。 |
| （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 / / / / |
| （英） | Deep Feature Compression Transmission / Deep Learning / Low Latency, / Collaborative Intelligence / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 31, SeMI2023-13, pp. 53-57, 2023年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2023-13 | |
| 発行日 | 2023-05-11 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2023-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-ITS IPSJ-MBL IPSJ-DPS |
| 開催期間 | 2023-05-18 - 2023-05-19 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2023-05-SeMI-ITS-MBL-DPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 幸二 / Kohji Yamada / ヤマダ コウジ |
| 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/ヨミ） | 高良 雄一郎 / Yuichiro Kora / コウラ ユウイチロウ |
| 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/ヨミ） | 山﨑 周 / Meguru Yamazaki / ヤマザキ メグル |
| 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/ヨミ） | 雷 旭穎 / Xuying Lei / ライ キョクエイ |
| 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) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-05-19 10:20:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2023-13 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.31 |
| ページ範囲 | pp.53-57 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-05-11 (SeMI) |
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