| 講演名 | 2022-11-30 深層学習を用いた高精細画像向け階層型物体検出システム 堀川 雄生(日大), 菅谷 真(日大), 吉田 錬平(日大), 増子 和磨(日大), 松村 哲哉(日大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では，高精細画像を用いた物体検出に向けて，深層学習に基づく階層型物体検出手法を提案する．YOLOv5に準拠した本提案手法は3階層の処理で構成される．Full-HD画像に対して，縮小画像を用いた大域検出と，原画像を用いた局所検出を階層的に行い，統合処理を実施することで，様々な大きさの物体の検出が可能となる．高解像度の空撮画像をベースとしたVisDroneデータセットを用いた評価の結果，本提案手法は従来手法と比較して，物体検出数がほぼ2倍に増加し，検出精度(mAP)は3%向上した．また，本提案手法を小型かつ低コストの組込みボードであるJetsonNanoに実装し，約3FPSのリアルタイム動作を併せて確認した． |
| 抄録(英) | This paper describes a new deep learning-based hierarchical object detection algorithm for high-resolution vision sensors. The proposed algorithm features hierarchical three-layers structure based on YOLO network. Wide area detection using a reduced image and local area detection using the original image are performed hierarchically for Full-HD images. These structure is anticipated to improve detecting performance as detect various size of objects. In evaluations with the VisDrone data set which is consisted by high-resolution images, our algorithm achieves about two times the number of detections and an improved mean average precision(mAP) of about 3% compared to the conventional algorithm. We also implemented this system on a small, low-cost JetsonNano board and confirmed real-time operation at approximately 3 frames per second. |
| キーワード(和) | 物体検出 / 高精細画像 / 深層学習 / YOLO / 組込みシステム |
| キーワード(英) | Object Detection / High-Resolution Images / Deep Learning / YOLO / Embedded System |
| 資料番号 | VLD2022-44,ICD2022-61,DC2022-60,RECONF2022-67 |
| 発行日 | 2022-11-21 (VLD, ICD, DC, RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD / DC / RECONF / ICD / IPSJ-SLDM |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/11/28(から3日開催) |
| 開催地（和） | 金沢市文化ホール |
| 開催地（英） | Kanazawa Bunka Hall |
| テーマ（和） | デザインガイア2022 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2022 -New Field of VLSI Design- |
| 委員長氏名（和） | 池田 奈美子(NTT) / 土屋 達弘(阪大) / 佐野 健太郎(理研) / 高橋 真史(キオクシア) / 越智 裕之(立命館大) |
| 委員長氏名（英） | Minako Ikeda(NTT) / Tatsuhiro Tsuchiya(Osaka Univ.) / Kentaro Sano(RIKEN) / Masafumi Takahashi(Kioxia) / Hiroyuki Ochi(Ritsumeikan Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中武 繁寿(北九州市大) / 細川 利典(日大) / 山口 佳樹(筑波大) / 泉 知論(立命館大) / 池田 誠(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigetoshi Nakatake(Univ. of Kitakyushu) / Toshinori Hosokawa(Nihon Univ.) / Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) / Tomonori Izumi(Ritsumeikan Univ.) / Makoto Ikeda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 宮村 信(ナノブリッジ・セミコンダクター) / 今井 雅(弘前大) / 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) / 小林 悠記(NEC) / 佐藤 幸紀(豊橋技科大) / 新居 浩二(TSMCデザインテクノロジージャパン) / 宮地 幸祐(信州大) / 川村 一志(東工大) / 今川 隆司(明大) / 細田 浩希(ソニーセミコンダクタソリューションズ) / 田中 勇気(日立) |
| 幹事氏名（英） | Makoto Miyamura(NBS) / Masashi Imai(Hirosaki Univ.) / Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) / Yuuki Kobayashi(NEC) / Yukinori Sato(Toyohashi Univ. of Tech.) / Koji Nii(TSMC) / Kosuke Miyaji(Shinshu Univ.) / Kazushi Kawamura(Tokyo Inst. of Tech.) / Takashi Imagawa(Meiji Univ.) / Hiroki Hosoda(Sony Semiconductor Solutions) / Yuki Tanaka(HITACHI) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西元 琢真(日立) / / 竹村 幸尚(インテル) / 長名 保範(琉球大学) / 吉原 義昭(キオクシア) / 塩見 準(阪大) / 久保木 猛(ソニーセミコンダクタソリューションズ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takuma Nishimoto(Hitachi) / / Yukitaka Takemura(INTEL) / Yasunori Osana(Ryukyu Univ.) / Yoshiaki Yoshihara(KIOXIA) / Jun Shiomi(Osaka Univ.) / Takeshi Kuboki(Sony Semiconductor Solutions) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Dependable Computing / Technical Committee on Reconfigurable Systems / Technical Committee on Integrated Circuits and Devices / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた高精細画像向け階層型物体検出システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning-based Hierarchical Object Detection System for High-Resolution Images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体検出 / Object Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 高精細画像 / High-Resolution Images |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | YOLO / YOLO |
| キーワード(5)（和/英） | 組込みシステム / Embedded System |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 堀川 雄生 / Yusei Horikawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 菅谷 真 / Makoto Sugaya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 吉田 錬平 / Renpei Yoshida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 増子 和磨 / Kazuma Mashiko |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 松村 哲哉 / Tetsuya Matsumura |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-11-30 |
| 資料番号 | VLD2022-44,ICD2022-61,DC2022-60,RECONF2022-67 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | VLD-283,ICD-284,DC-285,RECONF-286 |
| ページ範囲 | pp.144-149(VLD), pp.144-149(ICD), pp.144-149(DC), pp.144-149(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-21 (VLD, ICD, DC, RECONF) |