增强型画布注意力调度：面向实时关键任务感知
计算机视觉与模式识别
2025-08-08 v1
摘要
实时感知在边缘平台上面临核心挑战：在有限计算资源受限的情况下，执行高分辨率目标检测时需满足严格的时延约束。画布基注意力调度于前期工作中提出作为一种机制，以降低感知子系统的资源需求。它将输入数据帧中感兴趣的区域聚合到称为画布帧的较小区域，以便在所需的帧率下进行处理。本文通过（i）允许可变大小的画布帧，（ii）采用可选择的画布帧率可能偏离原始数据帧率，扩展了先前的画布基注意力调度文献。我们采用YOLOv11作为感知模块运行于NVIDIA Jetson Orin Nano上，以检验来自Waymo开放数据集的视频帧。我们的结果表明，额外的自由度改善了可实现的质量/成本权衡，从而允许相对于现有方法实现持续更高的平均精度(mAP)和召回率。
引用
@article{arxiv.2508.04976,
title = {CSRAP: Enhanced Canvas Attention Scheduling for Real-Time Mission Critical Perception},
author = {Md Iftekharul Islam Sakib and Yigong Hu and Tarek Abdelzaher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.04976},
year = {2025}
}