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J-GLOBAL ID：202202267989940024   整理番号：22A1086349

Supremo:モバイルデバイスにおけるクラウド支援低待ち時間超解像【JST・京大機械翻訳】

Supremo: Cloud-Assisted Low-Latency Super-Resolution in Mobile Devices

著者 (4件)： Yi Juheon (Institute of Computer Technology, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Kim Seongwon (T-Brain, SK Telecom, Seoul, South Korea) ,  Kim Joongheon (School of Electrical Engineering and also with Artificial Intelligence Engineering Research Center, Korea University, Seoul, South Korea) ,  Choi Sunghyun (Advanced Communications Research Center, Samsung Research, Samsung Electronics, Suwon, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 21  号： 5  ページ： 1847-1860  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルデバイスにおける低待ち時間画像超解像(SR)のためのクラウド支援システムSupremoを提示した。SRは極めて計算集約的であるので,著者らは最初に,推論待ち時間を減らすために最先端のDNNをさらに最適化した。さらに,最小画像品質劣化によるエンドツーエンド待ち時間を最小化するために,特殊化データ圧縮アルゴリズムから成るモバイルクラウド協調実行パイプラインを設計した。最後に,著者らは,Supremo-Optを設計するために,動的最適制御アルゴリズムを定式化することにより,Supremoをビデオアプリケーションに拡張し,実際のネットワーク条件下で,待ち時間と資源制約を満足しながら,SRの影響を最大化することを目指した。Supremoは122msで1080pに360p画像を上回り,それはオンデバイスGPU実行より43.68倍高速である。クラウドオフロードベースソリューションと比較して,Supremoは,全画像の送信と受信のベースライン手法と比較して,無線ネットワーク帯域幅消費とエンドツーエンド待ち時間を15.23と4.85 倍減少し,従来のJPEGと比較して2.39dB高いPSNRを達成し,類似のデータサイズ圧縮を達成した。さらに,Supremo-Optは実際のシナリオにおいてロバスト性能を保証する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  通信網 ,  ネットワーク ,  無線伝送 ,  録画装置 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  *待ち時間 ,  データ圧縮 ,  *超解像 ,  定式化 ,  JPEG
準シソーラス用語： *モバイルデバイス ,  無線ネットワーク ,  支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイルデバイス ,  クラウド ,  支援 ,  待ち時間 ,  超解像