DenseScout：エッジプラットフォームにおける予算制約付き“微小物体”選択のためのアルゴリズム―システム共同設計
arXiv cs.CV / 2026/4/29
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要点
- 本論文は、エッジ端末上での微小物体知覚において、厳しい計算予算とエンドツーエンドのレイテンシ期限の両方を満たす必要があるという課題を扱います。
- 検出器ベースのフロントエンドは、輸送や推論遅延を考慮すると低予算でのパッチ優先度付けにうまくつながらないため、この“予算付きパッチ選択”設定とは整合していないと主張します。
- DenseScoutは、軽量なプロキシ入力を用いて高解像度シーンから候補パッチ位置を直接ランキングする、パラメータ101万の軽量な密な応答型セレクタとして提案されます。
- オフラインでの品質をデプロイ可能な有用性へ橋渡しするため、異種エッジデバイス向けの輸送（transport）を意識したランタイムを構築し、期限制約のもとでQoS制約付きリコールで評価します。
- 実験ではDenseScoutが低予算の条件で検出器ベースのベースラインより一貫して優れ、RK3588とJetson Orin NXでの横断結果から、実際の性能はセレクタの質とランタイム効率の両方に依存することが示されます。
