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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-06 10:55 Feature-Map Separable Convolutionによる小メモリFPGAでの画像認識の実現 ○神宮司明良・佐藤真平・中原啓貴（東工大）  RECONF2018-41 |
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| 抄録 | （和） | ロボット，自動車，防犯カメラ，ドローン等の組み込みシステムでは，畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network : CNN) を用いた物体検出や画像認識が用いられ，安価なデバイスで実現されること，電力性能に優れていることが求められる．クラス分類や画像認識のタスクにおいてCNNは既存手法を大きく上回る識別精度を達成するが，演算量が大きく，CPUではリアルタイムな処理が実現できず，GPUでは消費電力が大きすぎる．FPGAによる実現は電力性能に優れるが，大容量メモリを必要とする高価なFPGAチップが必要である．既存CNNのFPGA実装は電力効率の観点から特徴マップのバッファをオンチップメモリに実装する．CNNの各層で出力される特徴マップサイズは入力画像サイズに比例する．VGGなどで広く用いられる224×224サイズのとき，特徴マップサイズは最大で100Mbitを超える．このため，バッファメモリがリソース制約においてボトルネックとなる．本論文では，特徴マップを分割して畳み込み演算を行うFeature-Map Separable Convolutionを提案する．提案手法は，入力特徴マップを空間方向に分割し，畳み込み演算を行う特徴マップのサイズを小さくする．分割された特徴マップに対するCNNの推論を行うことでバッファメモリを削減する．実験により，クラス分類において特徴マップを４分割したとき，バッファメモリは70%削減され，識別精度はほぼ低下しないことを確認した． |
| （英） | Object detection and image recognition using a convolutional neural network (CNN) are used in embedded systems. Embedded systems require reasonable price and power performance. CNN has high accuracy and large computation. In realizing CNN, real-time processing cannot be realized in CPUs, and power consumption is too large in GPUs. The CNN realization of the FPGA is low power consumption, but large on-chip memory are required. Large memory FPGAs are expensive. Feature-map size output in convolution layers is large. This is a bottleneck in FPGA memory resource restrictions. We propose Feature-Map Separable Convolution. This makes an inference with divided feature-map. The feature-map size becomes smaller when an input image size becomes smaller. Thus, the buffer memory can be reduced. By experiments, we accomplished that the accuracy of CNN does not change so much with making buffer memory to 70%. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / FPGA / / / / / |
| （英） | Deep learning / CNN / FPGA / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 340, RECONF2018-41, pp. 39-44, 2018年12月. | |
| 資料番号 | RECONF2018-41 | |
| 発行日 | 2018-11-28 (RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RECONF2018-41 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC CPSY RECONF CPM ICD IE IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2018-12-05 - 2018-12-07 |
| 開催地（和） | サテライトキャンパスひろしま |
| 開催地（英） | Satellite Campus Hiroshima |
| テーマ（和） | デザインガイア2018 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2018 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2018-12-VLD-DC-CPSY-RECONF-CPM-ICD-IE-SLDM-EMB-ARC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Feature-Map Separable Convolutionによる小メモリFPGAでの画像認識の実現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Tiny Memory implementation on an FPGA using Feature-Map Separable Convolution Technique |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神宮司 明良 / Akira Jinguji / ジングウジ アキラ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： titech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 真平 / Simpei Sato / サトウ シンペイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： titech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中原 啓貴 / Hiroki Nakahara / ナカハラ ヒロキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： titech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-06 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2018-41 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.340 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-11-28 (RECONF) |
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