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  1. 研究報告
  2. 組込みシステム(EMB)
  3. 2019
  4. 2019-EMB-050

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195224
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195224
ff176066-d7f0-4d13-b42f-18322d455874
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EMB19050032.pdf IPSJ-EMB19050032.pdf (1.1 MB)
Copyright (c) 2019 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
EMB:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-03-10
タイトル
タイトル 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
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
著者名 平賀, 由利亜

× 平賀, 由利亜

平賀, 由利亜

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中田, 尚

× 中田, 尚

中田, 尚

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中島, 康彦

× 中島, 康彦

中島, 康彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12149313
書誌情報 研究報告組込みシステム(EMB)

巻 2019-EMB-50, 号 32, p. 1-6, 発行日 2019-03-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-868X
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 23:10:08.238388
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