| 講演名 | 2019-03-18 テンソル分解を用いた深層検出器の処理高速化 橋本 博志(NEC), 今岡 仁(NEC), |
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| 抄録(和) | 本研究では、深層学習を用いた一般物体検出器に対するテンソル分解高速化法の有効性を検証した。テンソル分解高速化法を適用することで、入力画像サイズを縮小した場合と同等の演算量ながら高精度な検出器が実現されることを確認した。加えてテンソル分解高速化法におけるランク決定方法に対して近似の程度を調整する超パラメタを導入する改良を提案し、従来手法では不可能であった演算量と精度のトレードオフが実現されることを実験的に示した。車載用SoCにおける処理時間測定の結果から処理時間と検出精度のトレードオフが実現されることを確認し、処理時間の調整方法として提案手法が有用であることを示した。検出器規模の調整を可能とする提案手法により検出技術の応用が容易となり、少ない計算資源を持つ環境での検出技術の更なる活用が期待される。 |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 深層学習 / 一般物体検出 / テンソル分解高速化法 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | BioX2018-57,PRMU2018-161 |
| 発行日 | 2019-03-10 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2019/3/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会と産業における安全・安心を支える認識・認証技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 今岡 仁(NEC) / 大木 哲史(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 青木 隆浩(富士通研) / 市野 将嗣(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) / 渡部 大志(埼玉工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Norihiro Okui(KDDI Research) / Daishi Watabe(Saitama Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | テンソル分解を用いた深層検出器の処理高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accelerating deep detectors based on tensor decomposition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 |
| キーワード(2)（和/英） | 一般物体検出 |
| キーワード(3)（和/英） | テンソル分解高速化法 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 橋本 博志 / Hiroshi Hashimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NECバイオメトリクス研究所(略称：NEC) Biometrics Research Laboratories, NEC(略称：NEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 今岡 仁 / Hitoshi Imaoka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NECバイオメトリクス研究所(略称：NEC) Biometrics Research Laboratories, NEC(略称：NEC) |
| 発表年月日 | 2019-03-18 |
| 資料番号 | BioX2018-57,PRMU2018-161 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | BioX-512,PRMU-513 |
| ページ範囲 | pp.163-168(BioX), pp.163-168(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-10 (BioX, PRMU) |