| 講演名 | 2023-06-08 物体検出モデル「YOLOv7」のエッジ端末での実用化の検討 舩橋 駿介(阪工大), 中西 知嘉子(阪工大), |
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| 抄録(和) | 近年，エッジAIが注目を集めている．エッジAIとは安価な端末で推論を行うAIである．現在主流であるクラウドAIは離れた場所にある高性能な端末に推論用データを送信する必要がある．対して，エッジAIは通信環境を必要としないため，推論による遅延が無く，セキュリティ面に優れていることが特徴である．しかし，複雑な処理を行うと精度と速度のどちらかを犠牲にする必要があり，エッジAIのメリットを生かすことが困難である．本研究ではエッジAIの精度を維持しつつ処理速度の高速化を検討する．使用機器はUltra96-V2である．また，使用する深層学習モデルはYOLOv7-tiny である．計算量の多い処理をFPGAで動作させる． |
| 抄録(英) | Edge AI has attracted much attention in recent years. Edge AI is AI that performs inference on inexpensive terminals. Current mainstream cloud AI requires sending data for inference to a remote, high-performance terminal. In contrast, edge AI does not require a communication environment, has no inference delay, and offers superior security. However, complex processing requires sacrificing either accuracy or speed, making it difficult to take advantage of the benefits of edge AI. In this study, we investigate speeding up the processing speed while maintaining the accuracy of edge AI. The device used in this study is Ultra96-V2. The deep learning model used is YOLOv7-tiny. Computationally intensive processing is performed on an FPGA. |
| キーワード(和) | エッジAI / Ultra96-V2 / YOLOv7-tiny |
| キーワード(英) | EdgeAI / Ultra96-V2 / YOLOV7-tiny |
| 資料番号 | RECONF2023-5 |
| 発行日 | 2023-06-01 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2023/6/8(から2日開催) |
| 開催地（和） | 高知工科大学永国寺キャンパス |
| 開催地（英） | Eikokuji Campus, Kochi University of Technology |
| 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） | 山口 佳樹(筑波大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 井口 寧(北陸先端大) / 泉 知論(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Yasushi Inoguchi(JAIST) / Tomonori Izumi(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小林 悠記(NEC) / 佐藤 幸紀(豊橋技科大) |
| 幹事氏名（英） | Yuuki Kobayashi(NEC) / Yukinori Sato(Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 竹村 幸尚(インテル) / 長名 保範(熊本大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yukitaka Takemura(INTEL) / Yasunori Osana(Kumamoto Univ.) |
| 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） | 物体検出モデル「YOLOv7」のエッジ端末での実用化の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The object detection model "YOLOv7-tiny" Investigation of practical use in edge |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジAI / EdgeAI |
| キーワード(2)（和/英） | Ultra96-V2 / Ultra96-V2 |
| キーワード(3)（和/英） | YOLOv7-tiny / YOLOV7-tiny |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 舩橋 駿介 / Shunsuke Funahashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪工業大学(略称：阪工大) Osaka Institute of Technology(略称：OIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中西 知嘉子 / Chikako Nakanishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪工業大学(略称：阪工大) Osaka Institute of Technology(略称：OIT) |
| 発表年月日 | 2023-06-08 |
| 資料番号 | RECONF2023-5 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | RECONF-71 |
| ページ範囲 | pp.23-28(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-01 (RECONF) |