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面向数字视网膜的高效前端视觉感知:一个以模型为中心的范式( Towards Efficient Front-end Visual Sensing for Digital Retina: A Model-Centric Paradigm )
Y Lou L Duan Y Luo Z Chen W Gao Digital retina model reuse model communication visual sensing
数字视网膜擅长为智慧城市中的城市大脑提供增强的视觉感知和分析能力，能够将视觉传感器的视觉数据可行地转换为语义特征。随着深度学习或手工模型的部署，这些特征在前端设备上提取，然后交付给后端服务器进行高级分析。在这个场景中，我们提出了一个模型生成、利用和通信范式，旨在为智慧城市建立更好的人工视觉系统提供强大的前端感知能力。特别地，我们提出了一种集成的多个深度学习模型重用和预测策略，极大地提高了数字视网膜在智慧城市大规模视觉数据分析中的可行性。提出的多模型重用方案旨在重用数字视网膜中缓存和传输的模型知识，以获得更高的识别能力。为了有效地传递这些新生成的模型，进一步提出了一种通过编码和重构模型差值的模型预测方案。为了证明提出的以模型为中心的范式的有效性，已经进行了大量的实验。
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