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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2021

事前予測による物体検出の推論実行効率化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213001
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/213001
0fdc9569-6e57-4eb2-ad43-cb2eff52ae15
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2021103.pdf IPSJ-DICOMO2021103.pdf (2.0 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2021-06-23
タイトル
タイトル 事前予測による物体検出の推論実行効率化
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 AI
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
富士通株式会社
著者所属
富士通株式会社
著者所属
富士通株式会社
著者所属
富士通株式会社
著者名 田中, 美帆

× 田中, 美帆

田中, 美帆

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鈴木, 貴久

× 鈴木, 貴久

鈴木, 貴久

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豊永, 慎也

× 豊永, 慎也

豊永, 慎也

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松倉, 隆一

× 松倉, 隆一

松倉, 隆一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 機械学習の認識精度の向上により,日常のさまざまな場面で機械学習が用いられるようになってきた.例えば,道路や交差点に設置されるカメラにより,渋滞や事故などの状況を人間に代わって判断し,通知できる.しかしながら,GPU は高価であるため,GPU の処理を効率化して相対的にコストを下げることが重要となる.意味のあるイベントは頻繁には発生しないことに着目し,簡易な方法で認識結果を予測することで,変化の少ないフレーム画像の認識処理を回避・抑制する方式を提案した.実現における課題は次の 3 つである.(1) 前のフレーム画像と同じ推論結果が得られる画像 (類似画像) の簡易判定方法.(2) GPU の推論処理と競合しないシステム全体のスケジューリング.(3) GPU での推論処理の上限に合わせたフレーム画像数の調整,である.評価では,高速道路のカメラ画像 (25fps) から走行中の自動車台数を計測するケースを想定した.既存研究では,カメラ画像を 4fps に間引きし 4 並列で処理したが,本方式では 25fps のカメラ画像を類似度判定することができた.この結果,評価で利用したカメラ画像では,GPU 上での推論処理対象のフレームレートが 25pfs から 1.3fps に変換され,同時に 8 台のカメラ画像を処理可能であることが示された.全体として 12.5倍 (25fps を 8 並列, 200fps) の処理向上が得られた.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集

巻 2021, 号 1, p. 750-759, 発行日 2021-06-23
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:18:25.927885
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