画像セグメンテーションのための「Q-Segment」アルゴリズムによるインセンサー内セグメンテーション

Core Concepts

深層学習モデルをインセンサー内に直接展開することで、低消費電力エッジビジョンプラットフォームでの画像セグメンテーションを実現する「Q-Segment」アルゴリズムが提案されました。

Abstract

この論文では、深層学習モデルをインセンサー内に直接展開することへの関心が高まっています。提案された「Q-Segment」は、量子化されたリアルタイムセグメンテーションアルゴリズムであり、Sony IMX500搭載の低消費電力エッジビジョンプラットフォームで包括的な評価が行われています。このモデルの主な目標は、血管ベースの医療診断用のエンドツーエンド画像セグメンテーションを達成することです。IMX500プラットフォーム上で展開されたQ-Segmentは、インセンサー内で0.23 msの超低推論時間とわずか72mWの消費電力を達成しています。提案されたネットワークは、エンコーダーデコーダー構造とスキップ接続を使用し、CHASEデータセットで97.25％のバイナリ精度と96.97％のAUCを達成しています。また、IMX500処理コアとSony Spresenseなど他のプラットフォームと比較した結果も提示されており、エッジベースの画像セグメンテーションに貴重な洞察をもたらしています。

Stats

Q-Segmentはインセンサー内で0.23 msの推論時間と72mWの消費電力を達成しています。
ネットワークはCHASEデータセットで97.25％のバイナリ精度と96.97％のAUCを示しました。
IMX500処理コアは17 msの低レイテンシーと254mWの消費電力を実現しました。

Quotes

"Q-Segment achieves ultra-low inference time in-sensor only 0.23 ms and power consumption of only 72mW."
"We compare the proposed network with state-of-the-art models, both float and quantized, demonstrating that the proposed solution outperforms existing networks on various platforms in computing efficiency."
"Our contribution lies in filling this void by conducting a comprehensive evaluation of end-to-end image segmentation algorithms on two low-power edge vision platforms."

Key Insights Distilled From

Q-Segment

by Pietro Bonaz... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.09854.pdf

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