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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. 研究者名(五十音順)
  2. 李 鶴(LI He)
  1. 学術雑誌論文

Building Energy Efficient Semantic Segmentation in Intelligent Edge Computing

http://hdl.handle.net/10258/0002000357
http://hdl.handle.net/10258/0002000357
dc45ccec-887b-4761-8447-386f85007537
名前 / ファイル ライセンス アクション
1.+Building+Energy+Efficient+Semantic+Segmentation+in+Intelligent+Edge+Computing.pdf 1.+Building+Energy+Efficient+Semantic+Segmentation+in+Intelligent+Edge+Computing.pdf (2.2 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2025-06-23
書誌情報 en : IEEE Transactions on Green Communications and Networking

巻 8, 号 1, p. 572-582, 発行日 2023-10-02
タイトル
タイトル Building Energy Efficient Semantic Segmentation in Intelligent Edge Computing
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Intelligent edge computing
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 semantic segmentation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 multi-armed bandit (MAB)
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 energy efficiency
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 Yuan, Xingyu

× Yuan, Xingyu

en Yuan, Xingyu


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李, 鶴

× 李, 鶴

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太田, 香

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董, 冕雄

× 董, 冕雄

en DONG, Mianxiong

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ja 董, 冕雄


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Semantic segmentation is a critical area in computer vision, which needs voluminous image data streaming from user devices. Usually, it is challenging to process semantic segmentation tasks in user devices due to the limited computation power and battery life. Intelligent edge computing effectively enhances the accuracy of semantic segmentation tasks by offloading computations to nearby devices, providing lower latency and improved responsiveness. However, inefficient offloading brings additional energy consumption due to the irregular relationship between task requirements and offloading settings. In this paper, we attempt to improve energy efficiency for processing semantic segmentation tasks in the edge environment by leveraging energy consumption and task requirements. We first investigate the power consumption with different offloading settings in a real intelligent edge environment. Based on the investigation, we formulate the offloading setting as a restricted multi-armed bandit problem and solve it by enhancing the upper confidence bound algorithm. Comprehensive simulation results show that the proposed solution significantly improves the energy efficiency for offloading semantic segmentation tasks in a given intelligent edge environment.
言語 en
出版者
出版者 IEEE
言語 en
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/TGCN.2023.3321113
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2473-2400
権利
権利情報 © Copyright 2025 IEEE
言語 en
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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Ver.1 2025-06-23 06:32:02.451675
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