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[IEEE JSAC 2023, IF 13.0] 祝贺团队论文被计算机网络领域顶刊IEEE JSAC 录用!
发布者: 杨树森 | 2022-12-28 | 15236

 RTCoInfer: Real-time Collaborative CNN Inference for Stream Analytics on Ubiquitous Images(作者:Zhanhua Zhang, Shusen Yang, Cong Zhao*, Xuebin Ren, Qing Han, and Siyan Guo)。该工作提出了一种适应动态网络的边云协同实时CNN推理框架RTCoInfer。首先,基于动态深度学习思想设计了一种支持多压缩率动态切换的边云协同CNN模型转换算法,可将给定的CNN模型转换为支持多种压缩率动态切换的Switchable-CNN模型。然后基于模型预测控制算法设计了根据给定延时来调节Switchable-CNN模型压缩率的实时控制器,以提高动态网络下边云协同CNN推理的实时性及精确度。最后,在大量真实应用场景进行了实验,验证了RTCoInfer框架在动态网络下进行边云协同CNN推理的效率