| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-03-18 14:15
テンソル分解を用いた深層検出器の処理高速化 ○橋本博志・今岡 仁(NEC) BioX2018-57 PRMU2018-161 |
| 抄録 |
(和) |
本研究では、深層学習を用いた一般物体検出器に対するテンソル分解高速化法の有効性を検証した。テンソル分解高速化法を適用することで、入力画像サイズを縮小した場合と同等の演算量ながら高精度な検出器が実現されることを確認した。加えてテンソル分解高速化法におけるランク決定方法に対して近似の程度を調整する超パラメタを導入する改良を提案し、従来手法では不可能であった演算量と精度のトレードオフが実現されることを実験的に示した。車載用SoCにおける処理時間測定の結果から処理時間と検出精度のトレードオフが実現されることを確認し、処理時間の調整方法として提案手法が有用であることを示した。検出器規模の調整を可能とする提案手法により検出技術の応用が容易となり、少ない計算資源を持つ環境での検出技術の更なる活用が期待される。 |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
深層学習 / 一般物体検出 / テンソル分解高速化法 / / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 513, PRMU2018-161, pp. 163-168, 2019年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2018-161 |
| 発行日 |
2019-03-10 (BioX, PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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 |
BioX2018-57 PRMU2018-161 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
PRMU BioX |
| 開催期間 |
2019-03-17 - 2019-03-18 |
| 開催地(和) |
電気通信大学 |
| 開催地(英) |
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| テーマ(和) |
社会と産業における安全・安心を支える認識・認証技術 |
| テーマ(英) |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
PRMU |
| 会議コード |
2019-03-PRMU-BioX |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
テンソル分解を用いた深層検出器の処理高速化 |
| サブタイトル(和) |
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| タイトル(英) |
Accelerating deep detectors based on tensor decomposition |
| サブタイトル(英) |
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| キーワード(1)(和/英) |
深層学習 / |
| キーワード(2)(和/英) |
一般物体検出 / |
| キーワード(3)(和/英) |
テンソル分解高速化法 / |
| キーワード(4)(和/英) |
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| キーワード(8)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
橋本 博志 / Hiroshi Hashimoto / ハシモト ヒロシ |
| 第1著者 所属(和/英) |
NECバイオメトリクス研究所 (略称: NEC)
Biometrics Research Laboratories, NEC (略称: NEC) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
今岡 仁 / Hitoshi Imaoka / イマオカ ヒトシ |
| 第2著者 所属(和/英) |
NECバイオメトリクス研究所 (略称: NEC)
Biometrics Research Laboratories, NEC (略称: NEC) |
| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-03-18 14:15:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
PRMU |
| 資料番号 |
BioX2018-57, PRMU2018-161 |
| 巻番号(vol) |
vol.118 |
| 号番号(no) |
no.512(BioX), no.513(PRMU) |
| ページ範囲 |
pp.163-168 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2019-03-10 (BioX, PRMU) |
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