@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219709,
 author = {古田, 雅則 and 坂, 耕一郎 and 小林, 大祐 and 柴田, 智行},
 book = {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},
 month = {Jul},
 note = {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．},
 pages = {968--975},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Multi-scale Attentionを用いた物体検出アルゴリズムのFPGA実装},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}