EcoPull：由 TinyML 模型赋能的可持续物联网图像检索
网络与互联网体系结构
2024-05-02 v2
摘要
本文引入了 EcoPull，一个由 tiny 机器学习（TinyML）模型赋能的可持续物联网（IoT）框架，用于从无线视觉传感器网络中检索图像。两种可学习的 TinyML 模型被安装在 IoT 设备上：i) 行为模型和 ii) 图像压缩模型。第一个模型过滤掉当前任务的无关图像，减少不必要的传输和设备之间的资源竞争。第二个模型允许 IoT 设备通过图像的潜在表示与接收方通信，减少通信带宽的使用。然而，将可学习模块集成到 IoT 设备会因推理而增加能源消耗。数值结果表明，所提出的框架在保持检索图像质量的 ES 条件下，可比基线节省 >70% 的能源。
引用
@article{arxiv.2404.14236,
title = {EcoPull: Sustainable IoT Image Retrieval Empowered by TinyML Models},
author = {Mathias Thorsager and Victor Croisfelt and Junya Shiraishi and Petar Popovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.14236},
year = {2024}
}
备注
Paper submitted to IEEE GLOBECOM 2024. Copyright may be transferred without further notice