Introduzindo a qualidade de imagem como uma nova condição de particionamento de DNN na borda - Pacheco, Roberto Gonçalves; Couto, Rodrigo de Souza (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2020)
Em aplicações de redes neurais profundas (DNNs) com computação na borda, é possível processar as primeiras camadas da DNN na borda e as demais camadas na nuvem. Quando DNNs são utilizadas para classificação de objetos em imagens de alta qualidade, o processo de inferência pode apresentar um nível de confiança satisfatório já nas primeiras camadas da DNN. Assim, dependendo da qualidade da imagem, é possível evitar o uso da nuvem, reduzindo o tempo de inferência e o uso da rede. Este trabalho avalia, de forma experimental, o impacto da qualidade de imagem no tempo de inferência em infraestruturas de computação na borda. No cenário utilizado, mostra-se que considerar a qualidade da imagem reduz o tempo de inferência em até 35,33%.