Edge deep learning in computer vision and medical diagnostics: a comprehensive survey
Yiwen Xu, Tariq M. Khan, Yang Song, Erik H. W. Meijering
엣지 딥러닝의 기초 원리, 하드웨어 분류, 모델 경량화 기법 및 컴퓨터 비전/의료 진단 응용을 포괄적으로 정리한 서베이 논문.
엣지 디바이스에서 딥러닝 모델을 효율적으로 배포하기 위한 체계적인 가이드와 최신 동향이 부족하다. 특히 의료 진단과 같은 실시간 응용에서의 구체적인 방법론과 하드웨어 선택 기준이 필요하다.
엣지 딥러닝의 기본 개념과 장점을 소개하고, 성능 및 사용 시나리오에 따른 엣지 하드웨어 플랫폼의 새로운 분류 체계를 제안한다. 또한 경량 네트워크 설계, 모델 압축(가지치기, 양자화, 증류 등) 기법을 상세히 리뷰하며, 컴퓨터 비전 일반 및 의료 진단 분야의 실제 응용 사례를 분석한다.
엣지 딥러닝 연구자와 실무자에게 포괄적인 참고 자료를 제공한다. 하드웨어 분류 체계와 모델 최적화 방법론을 체계화하여 엣지 환경에서의 딥러닝 배포를 위한 실용적인 지침을 제시한다. 향후 연구 방향과 과제도 논의한다.