Исследователи предлагают метод для вычислений в любое время в глубоких нейронных сетях, обрабатывающих облака точек LiDAR, что позволяет динамически масштабировать входное разрешение для баланса между временем выполнения и полезностью результата. Подход позволяет моделям, использующим пилюли или воксели, изменять разрешение во время выполнения без развертывания нескольких различных моделей.
- Система использует одну модель DNN, которая динамически масштабирует входное разрешение на основе требований к времени.
- Планировщик, учитывающий дедлайн, предсказывает время выполнения для всех возможных разрешений во время выполнения, чтобы выбрать максимально возможное разрешение.
- Экспериментальные результаты на наборе данных nuScenes показывают значительные улучшения производительности по сравнению с существующими подходами к вычислениям в любое время.
- Развертывание в симулированной системе автономного вождения обеспечивает безопасную навигацию без столкновений, избегая задержек, вызванных сложностью окружающей среды.
Этот метод улучшает адаптивность киберфизических систем за счет эффективного управления вычислительными ресурсами при динамических операционных ограничениях.