| 講演名 | 2021-06-08 深層学習による2D点群レジストレーションのFPGA実装に関する一検討 杉浦 圭祐(慶大), 松谷 宏紀(慶大), |
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| 抄録(和) | 点群のレジストレーションは, 周囲の環境をモデル化するうえで重要な技術であり, SLAMやAR(拡張現実)の基礎となる. 幾何学的なアプローチに基づく, ICPやNDTなどの既存手法には, 計算量, 大域的最適解への収束性, 計算時間などの問題があり, 深層学習に基づく新たな手法が注目されている. 本論文ではFPGAによる専用ハードウェア化を見据えて, 軽量かつ実装が容易な深層ニューラルネットワークを提案し, ICPと同程度かそれを上回る精度を達成しつつ, 計算時間を1.6倍から17.5倍短縮できることを示す. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Point Cloud RegistrationDeep LearningFPGA |
| 資料番号 | RECONF2021-5 |
| 発行日 | 2021-06-01 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2021/6/8(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） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 委員長氏名（和） | 柴田 裕一郎(長崎大) |
| 委員長氏名（英） | Yuichiro Shibata(Nagasaki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 佐野 健太郎(理研) / 山口 佳樹(筑波大) |
| 副委員長氏名（英） | Kentaro Sano(RIKEN) / Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 三好 健文(イーツリーズ・ジャパン) / 小林 悠記(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Takefumi Miyoshi(e-trees.Japan) / Yuuki Kobayashi(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中原 啓貴(東工大) / 竹村 幸尚(インテル) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroki Nakahara(Tokyo Inst. of Tech.) / Yukitaka Takemura(INTEL) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reconfigurable Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習による2D点群レジストレーションのFPGA実装に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Case for FPGA Implementation of Deep Neural Network Based 2D Point Cloud Registration |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Point Cloud RegistrationDeep LearningFPGA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 杉浦 圭祐 / Keisuke Sugiura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-06-08 |
| 資料番号 | RECONF2021-5 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RECONF-59 |
| ページ範囲 | pp.20-25(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-01 (RECONF) |