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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195224 2025-01-19T23:10:08Z 1164:2822:9758:9759

一対多のデータフローにおける共有CNNを用いたマルチタスク分割推論実行 平賀, 由利亜 中田, 尚 中島, 康彦 機械学習 本稿では深層学習アプリケーションにおけるネットワークの輻輳問題とクラウドヘの計算負荷の集中を軽減するため，マルチタスクにおける共有 CNN を用いた深層学習の推論の分割と中間データを圧縮する手法を提案し，RGB 画像に共通の前処理をしたものを入力とした共有可能なタスクと全体計算量，転送データサイズの削減割合について調査を行う．ILSVRC2012 の物体認識タスクと PASCAL VOC の物体検出タスクに対して中間データの圧縮に BPG 圧縮を利用した場合，物体認識タスクでは圧縮前のモデルの精度と比較すると Topl では VGG16 は 2.11%，MobileNetV2 は 2.59% の精度の劣化を示し，物体検出タスクでは SSD300 と比較をすると VGG16 は 19.93%，MobileNetV2 は 14.91% の精度を劣化を示した．同時に，VGG16 を使用した場合に全体計算量を 42.30%，データ転送量の 36.19% の削減を行った．MobileNetV2 では全体計算量を 10.83% 削減し，データ転送量の 68.70% の削減を行った． 情報処理学会 2019-03-10 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195224 2188-868X AA12149313 研究報告組込みシステム（EMB） 2019-EMB-50 32 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/195224/files/IPSJ-EMB19050032.pdf application/pdf 1.1 MB