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| 講演名 | 2019-05-10 15:30 特徴マップを空間分割したCNNのFPGAにおける小メモリ実装について ○神宮司明良・下田将之・中原啓貴（東工大）  RECONF2019-16 |
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| 抄録 | （和） | ロボット, 自動車, 防犯カメラなどの組み込みシステムでは, 畳み込みニューラルネットワーク (Convolu- tional Neural Network : CNN) を用いた物体検出や画像認識が用いられ, 安価なデバイスで実現されること, 電力性能 に優れていることが求められる. 画像認識において CNN は既存手法を大きく上回る識別精度を達成するが, CPU で はリアルタイムな処理が実現できず, GPU では消費電力が大きすぎる. FPGA による実現は電力性能に優れるが, 大 容量メモリを必要とする高価な FPGA チップが必要である. CNN の FPGA 実装では電力効率の観点から特徴マップ のバッファをオンチップメモリに実装する. CNN の中間層で出力される特徴マップサイズは入力画像サイズに比例す る. VGG などで広く用いられる 224 × 224 サイズのとき, 特徴マップは 100Mbit を超えるため, オンチップメモリが ボトルネックとなる. 本論文では, 特徴マップを分割して畳み込み演算を行う Feature-Map Separable Convolution を 提案する. 畳み込み演算を行う特徴マップを空間方向に分割し, CNN の推論を行う. 実験により, クラス分類において 特徴マップを 16 分割したとき, オンチップメモリは約 85% 削減され, 識別精度はほぼ低下しないことを確認した. |
| （英） | Object detection and image recognition using a Convolutional Neural Network (CNN) are used in em- bedded systems, which require reasonable price and power performance. Since CNN has high accuracy and large computation, real-time processing cannot be realized in CPU, and power consumption is too large in GPU. The CNN realization of the FPGA is low power consumption, however large on-chip memory is required and expensive. Typically, feature-map size in layers is large. This is a bottleneck in FPGA memory resource restrictions. We propose Feature-Map Separable Convolution, which makes an inference with divided feature-map. The feature-map size becomes smaller when an input image size becomes smaller. Thus, the buffer memory can be reduced. From experiments, we accomplished that the accuracy does not decrease so much with reducing buffer memory by 85%. | |
| キーワード | （和） | FPGA / CNN / / / / / / |
| （英） | FPGA / CNN / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 18, RECONF2019-16, pp. 85-90, 2019年5月. | |
| 資料番号 | RECONF2019-16 | |
| 発行日 | 2019-05-02 (RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2019-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2019-05-09 - 2019-05-10 |
| 開催地（和） | 東工大蔵前会館 |
| 開催地（英） | Tokyo Tech Front |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2019-05-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 特徴マップを空間分割したCNNのFPGAにおける小メモリ実装について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Spatial-Separable Convolution: Low memory CNN for FPGA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神宮司 明良 / Akira Jinguji / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Tech (略称： titech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下田 将之 / Masayuki Shimoda / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Tech (略称： titech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中原 啓貴 / Hiroki Nakahara / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Tech (略称： titech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-05-10 15:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2019-16 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.18 |
| ページ範囲 | pp.85-90 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-02 (RECONF) |
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