@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229593,
 author = {上山, 大和 and 近藤, 鯛貴 and 竹田, 大将 and 佐藤, 裕幸},
 book = {第85回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {通信技術の発展およびコンピュータの小型化によりエッジデバイスの需要と用途は増加の一途をたどる．また，農業や工場などの幅広い分野で物体検出が使われるようになった．エッジデバイスで推論モデルを実行することも増えたがエッジデバイスと物体検出の最適な組み合わせは未決定である． 本論文ではNVIDIA GPUで高速化できる複数のJetsonデバイスで物体検出アルゴリズムのベンチマークを計測した．ベンチマークに使用する推論モデルには速度と精度のトレードオフに優れたYOLOの最新版であるYOLOv7を使用する． 各種Jetsonデバイスとエッジコンピューティング向けに作られたYOLOv7を評価することでリアルタイム物体検出システムを構築する際に有用な知見が得られた．},
 pages = {125--126},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {物体検出アプリケーションによる新型エッジデバイスの性能評価},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}