| 講演名 | 2021-03-04 Depth画像を用いた一般物体認識ニューラルネットワークのハードウェア実装 吉元 裕真(九工大/学振), 田向 権(九工大/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター), |
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| 抄録(和) | 本研究ではホームサービスロボットのために，Depth画像を用いた一般物体認識ニューラルネットワークを，ハードウェアデバイスの1つであるFPGAへ実装する．提案手法はハードウェア指向な畳み込みニューラルネットワークの1つであるBinarized VGG-16より4.7ポイント高精度である．またFPGA実装したネットワークはCPU実装より約4.7倍，GPU実装より約1.9倍高速である．加えてこのネットワークはCPU実装の約20倍，GPU実装の約8倍電力効率が良い． |
| 抄録(英) | In this study, we propose an object recognition neural network using depth images, implemented on an FPGA for service robots. The proposed method achieves 4.7 points higher accuracy than Binarized VGG-16, which is one of the hardware-oriented convolutional neural networks. The network implemented on the FPGA is about 4.7 times faster than the network implemented on a CPU and about 1.9 times faster than the network implemented on a GPU. Also, the network is about 20 times more power-efficient than the network implemented on a CPU and about 8 times more power-efficient than the network implemented on a GPU. |
| キーワード(和) | 一般物体認識 / FPGA / CNN / Depth画像 |
| キーワード(英) | Object Recognition / FPGA / CNN / Depth Images |
| 資料番号 | SIS2020-47 |
| 発行日 | 2021-02-25 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2021/3/4(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | Soft Computing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) |
| 委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 古賀 崇了(近畿大) / 三澤 秀明(宇部高専) |
| 幹事氏名（英） | Takanori Koga(Kindai Univ.) / Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) |
| 幹事補佐氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 吉田 壮(関西大学) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yukihiro Bandoh(NTT) / Soh Yoshida(Kansai Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Depth画像を用いた一般物体認識ニューラルネットワークのハードウェア実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hardware Implementation of Object Recognition Neural Network using Depth Images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 一般物体認識 / Object Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | Depth画像 / Depth Images |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉元 裕真 / Yuma Yoshimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院/日本学術振興会特別研究員(略称：九工大/学振) Kyushu Institute of Technology/Research Fellow of Japan Society for the Promotion of Science(略称：Kyutech/JSPS Research Fellow) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター(略称：九工大/ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター) Kyushu Institute of Technology/Research Center for Neuromorphic AI Hardware(略称：Kyutech/Research Center for Neuromorphic AI Hardware) |
| 発表年月日 | 2021-03-04 |
| 資料番号 | SIS2020-47 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SIS-415 |
| ページ範囲 | pp.67-70(SIS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-02-25 (SIS) |