卫星上的快速模型推理与训练
人工智能
2023-07-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
卫星上的人工智能有潜力降低数据传输需求，实现实时决策与星座内协作。本研究在 D-Orbit 的 ION SCV004 卫星上部署了一个名为 RaVAEn 的轻量级基础模型。RaVAEn 是一个变分自编码器（VAE），从小型图像块生成压缩潜向量，可支持若干下游任务。在本工作中，我们展示了 RaVAEn 在卫星上的可靠使用，对 4.8x4.8 km 区域的图像块实现了 0.110s 的编码时间。此外，我们展示了利用数据的潜表示在卫星上进行快速少样本训练。我们将模型部署在星载 CPU 与可用的 Myriad 视觉处理单元（VPU）加速器上进行比较。据我们所知，本工作首次展示了多任务模型在 CubeSat 上的部署以及机器学习模型的星上训练。
引用
@article{arxiv.2307.08700,
title = {Fast model inference and training on-board of Satellites},
author = {Vít Růžička and Gonzalo Mateo-García and Chris Bridges and Chris Brunskill and Cormac Purcell and Nicolas Longépé and Andrew Markham},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.08700},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 4 figures, International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2023