Beräkna och minne krav på toppmoderna djupinlärningsmetoder är fortfarande en brist som måste åtgärdas för att göra dem användbara på Internet of Things (IoT) endnodes. I synnerhet, färska resultat skildrar en hoppfull utsikter för bildbehandling med hjälp av konvolutionella neurala nätverk, CNNs, men gapet mellan programvara och maskinvaruimplementeringar är redan betydande för sakernas internet och mobila edge computing program på grund av deras höga strömförbrukning. Detta förslag utför låg effekt och realtid djupinlärning-baserade flera objekt visuell spårning implementeras på en NVIDIA Jetson TX2 utveckling kit. Den innehåller en kamera och trådlös anslutningskapacitet och är batteridriven för mobila och utomhus applikationer. En samling representativa sekvenser som fångas med den fordonsbaserade kameran, dETRUSC-videodatauppsättningen, används för att exemplifiera den föreslagna algoritmens prestanda och för att underlätta benchmarking. Resultaten i fråga om strömförbrukning och bildhastighet visar genomförbarheten av djupt lärande algoritmer på inbäddade plattformar, även om mer ansträngning i den gemensamma algoritmen och hårdvara design av CNNs behövs. Index Terms-djup inlärning, edge computing, förgrund segmentering, Internet of Things (IoT) nod, visuell spårning.
En låg effekt och realtid djupt lärande implementeras på Inbäddade System i REF för flera objekt spårning.
Deep Learning-Based Multiple Object Visual Tracking on Embedded System for IoT and Mobile Edge Computing Applications
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}