Scale-Gest: Framework adattivo per il rilevamento dei gesti su dispositivi mobili
Scale-Gest è un framework innovativo per il rilevamento adattivo dei gesti che opera in tempo reale su dispositivi mobili, adattandosi ai diversi livelli di batteria. Migliora le capacità di rilevamento attraverso una gamma compatta di architetture tiny-YOLO, introducendo diversi profili ACE (Accuratezza-Complessità-Energia) specifici per il dispositivo, esaminando diverse impostazioni di modello-risoluzione-passo. Un controller runtime semplificato identifica la modalità ACE migliore in base alle preferenze dell'utente e ai limiti della batteria, mentre un gate ROI sensibile al movimento si concentra sul tracciamento dei gesti della mano per semplificare la complessità del rilevamento. L'efficacia del sistema viene testata in situazioni di guida reali utilizzando un dataset con annotazioni temporali chiamato Dri. Questa ricerca affronta le difficoltà del rilevamento dei gesti su dispositivo, rispettando severi requisiti di energia, memoria e prestazioni in tempo reale, fornendo percorsi di ottimizzazione oltre le attuali soluzioni EdgeAI che dipendono da un rilevatore statico.
Fatti principali
- Scale-Gest è un framework adattivo runtime per il rilevamento dei gesti.
- Utilizza una famiglia densa di architetture tiny-YOLO.
- I profili ACE stanno per Accuratezza-Complessità-Energia.
- Un controller runtime leggero seleziona la modalità ACE in base a vincoli definiti dall'utente e della batteria.
- Un gate ROI per il tracciamento dei gesti della mano sensibile al movimento ritaglia l'input per ridurre la complessità.
- Le prestazioni vengono valutate in scenari reali di guida in auto.
- Viene introdotto un dataset con annotazioni temporali chiamato Dri per la valutazione.
- Il framework è destinato a dispositivi mobili con diversi livelli di potenza della batteria.
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