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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. 2022

Multi-scale Attentionを用いた物体検出アルゴリズムのFPGA実装

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219709
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219709
e1200f6e-b700-46c3-8a86-822698ead64b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2022135.pdf IPSJ-DICOMO2022135.pdf (1.6 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2022-07-06
タイトル
タイトル Multi-scale Attentionを用いた物体検出アルゴリズムのFPGA実装
言語
言語 jpn
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
(株)東芝研究開発センターIOTエッジラボラトリー
著者所属
(株)東芝研究開発センターIOTエッジラボラトリー
著者所属
(株)東芝 研究開発センター メディアAIラボラトリー
著者所属
(株)東芝 研究開発センター メディアAIラボラトリー
著者名 古田, 雅則

× 古田, 雅則

古田, 雅則

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坂, 耕一郎

× 坂, 耕一郎

坂, 耕一郎

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小林, 大祐

× 小林, 大祐

小林, 大祐

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柴田, 智行

× 柴田, 智行

柴田, 智行

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 防犯やインフラの状態監視に向けたクラウド型監視カメラシステムでは,利用エリアの拡大や膨大な画像データの削減を目的として,エッジ側であるカメラ内への物体検出アルゴリズムの組込みニーズが上昇している.本稿では,CNN を用いた物体検出アルゴリズムに着目し,FPGA を用いたエッジ AI アクセラレータの設計方法を提案する.Self-Attention 技術を用いた少ない演算量の物体検出アルゴリズムと,高速なスループットを省電力で実現する FPGA 回路設計技術を開発.エッジ AI アクセラレータのプロトタイプ試作を行い,79.3% の物体検出精度,824GOPs の演算量,77.7msec の物体検出演算処理スループットの性能を実機による評価で確認した.
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2022論文集

巻 2022, p. 968-975, 発行日 2022-07-06
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:48:13.879105
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