Cloud Chaser：低算力设备上的实时深度学习计算机视觉
计算机视觉与模式识别
2020-11-10 v2
摘要
物联网(IoT)设备、手机和机器人系统常因其有限的计算能力而无法使用深度学习算法。然而，为提供应急响应、家庭辅助、监控等时间关键型服务，这些设备往往需要对摄像头数据进行实时分析。本文力求通过利用云计算的计算能力，提供一种将高性能基于深度学习的计算机视觉算法与低资源、低功耗设备集成的可行方法。通过将计算工作卸载到云端，无需专用硬件即可在现有低算力设备上启用深度神经网络。我们构建了一个基于 Raspberry Pi 的机器人 Cloud Chaser，以展示利用云计算执行实时视觉任务的能力。此外，为降低延迟并改善实时性能，我们提出并评估了用于将实时视频帧流式传输至云端的压缩算法。
引用
@article{arxiv.1810.01069,
title = {Cloud Chaser: Real Time Deep Learning Computer Vision on Low Computing Power Devices},
author = {Zhengyi Luo and Austin Small and Liam Dugan and Stephen Lane},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.01069},
year = {2020}
}
备注
Accepted to The 11th International Conference on Machine Vision (ICMV 2018). Project site: https://zhengyiluo.github.io/projects/cloudchaser/