边缘智能中基于端到端学习的PyramidNet无线图像识别
图像与视频处理
2023-07-21 v2 信号处理
摘要
在边缘智能中，深度学习（DL）模型被部署在边缘设备和边缘服务器上，以在物联网（IoT）中实现低延迟数据处理。在本文中，我们提出一种边缘智能中基于端到端学习的PyramidNet无线图像识别新方案。我们将PyramidNet仔细拆分为物联网设备和边缘服务器两部分，以追求低设备端计算量。同时，我们在PyramidNet上应用挤压激励（squeeze-and-excitation）模块以改善图像识别。此外，我们在拆分点嵌入压缩编码器和解码器，通过压缩中间特征图来降低通信开销。仿真结果表明，所提方案在图像识别上优于其他基于DL的方案，同时具有更少的设备端计算量、更少的参数以及低通信开销。
引用
@article{arxiv.2303.09188,
title = {End-to-End Learning-Based Wireless Image Recognition Using the PyramidNet in Edge Intelligence},
author = {Kyubihn Lee and Nam Yul Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.09188},
year = {2023}
}
备注
Accepted by IEEE PIMRC 2023