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  1. 研究者名(五十音順)
  2. 太田 香(OTA Kaoru)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 董 冕雄(DONG Mianxiong)
  1. 学術雑誌論文

Sustainable CNN for Robotic: An Offloading Game in the 3D Vision Computation,

http://hdl.handle.net/10258/00010309
http://hdl.handle.net/10258/00010309
53de85b5-77e9-4197-8f3c-9a8f13653e6e
名前 / ファイル ライセンス アクション
TSUSC_4_1_67_76.pdf TSUSC_4_1_67_76 (1.4 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2020-11-16
書誌情報 en : IEEE Transactions on Sustainable Computing

巻 4, 号 1, p. 67-76, 発行日 2019
タイトル
タイトル Sustainable CNN for Robotic: An Offloading Game in the 3D Vision Computation,
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Sustainable computing
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 convolutional neural network (CNN)
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 3D scene understanding
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 robotic
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 李, 良知

× 李, 良知

en LI, Liangzhi

ja 李, 良知


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太田, 香

× 太田, 香

en OTA, Kaoru

ja 太田, 香

ja-Kana オオタ, カオル


Search repository
董, 冕雄

× 董, 冕雄

en DONG, Mianxiong

ja-Kana トウ, メンユウ

ja 董, 冕雄


Search repository
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 太田 香(OTA Kaoru)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000140_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 董 冕雄(DONG Mianxiong)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000145_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Three-dimensional (3D) scene understanding is of great significance to many robotic applications. With the huge development of the deep learning methods, especially the convolutional neural network (CNN), 3D robotic vision has achieved a satisfactory performance. However, in most scenarios, sustainability becomes a severe problem, and few existing approaches pay enough attention to energy consumption. In this paper, we propose an energy-aware system for sustainable robotic 3D vision. Our contributions mainly include: 1) an effective CNN model for the 3D scene understanding; and 2) an offloading strategy to make the deep model more sustainable. First, we design a deep CNN model to analyze the 3D point cloud data. The proposed model contains 92 layers for a state-of-the-art recognition accuracy, which, however, bring a big burden to the computing hardware. Then, we formulate this deep learning computation problem as a non-cooperative game, and adopt a heuristic algorithm to balance the local computing and cloud offloading, in order to obtain an optimal solution, in which both the efficiency and energy-saving are taken into account. Simulations demonstrate that our approach is robust and efficient, and outperforms the state-of-the-art in several related tasks.
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.1109/TSUSC.2018.2844348
URL https://doi.org/10.1109/TSUSC.2018.2844348
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1109/TSUSC.2018.2844348
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
権利
言語 en
権利情報 © 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-19 11:06:30.150547
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