| 講演名 | 2023-09-15 FPGAを用いた軽量な点群深層学習モデルの実装 杉浦 圭祐(慶大), 松谷 宏紀(慶大), |
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| 抄録(和) | 自動運転技術やドローンの普及によって, 点群処理の重要性は近年特に高まっている. 計算資源に乏しいロボット上で, 深層学習ベースの新しい手法をリアルタイム動作させるためには, 専用ハードウェアによる高効率な実装が重要である. 本論文では, FPGAを対象とした軽量なPointNet特徴抽出を提案し, それに基づいて, 点群の分類およびレジストレーション用のIPコアを実装する. 分類用のIPコアは, 全結合層からなる分類モデルとPointNetの2つを実装し, レジストレーション用のIPコアは, PointNetLKとよばれる, PointNet特徴量のアラインメントに基づく逐次手法を実装する. LLT (Learnable Lookup Table) 量子化によって, リソース消費を削減し, 全結合層における行列積を整数演算とする. 分類タスクでは, 精度劣化を0.93%に抑えつつ, ソフトウェア実装 (ARM Cortex-A53) と比べて推論処理を119.31倍高速化した. レジストレーションでは, 量子化による精度への影響がみられたものの, 実行速度を99.05倍短縮したほか, マルチタスク学習によって精度が改善することを示した. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 点群処理 / 点群レジストレーション / PointNet / PointNetLK / FPGA |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | RECONF2023-32 |
| 発行日 | 2023-09-07 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2023/9/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京農工大学 小金井キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo University of Agriculture and Technology Koganei campus |
| 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） | FPGAを用いた軽量な点群深層学習モデルの実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the FPGA Implementation of a Lightweight Neural Network for Point Clouds |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 点群処理 |
| キーワード(2)（和/英） | 点群レジストレーション |
| キーワード(3)（和/英） | PointNet |
| キーワード(4)（和/英） | PointNetLK |
| キーワード(5)（和/英） | FPGA |
| 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 | 2023-09-15 |
| 資料番号 | RECONF2023-32 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | RECONF-191 |
| ページ範囲 | pp.58-63(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-09-07 (RECONF) |