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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-08 15:45 深層学習による2D点群レジストレーションのFPGA実装に関する一検討 ○杉浦圭祐・松谷宏紀（慶大）  RECONF2021-5 |
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| 抄録 | （和） | 点群のレジストレーションは, 周囲の環境をモデル化するうえで重要な技術であり, SLAMやAR(拡張現実)の基礎となる. 幾何学的なアプローチに基づく, ICPやNDTなどの既存手法には, 計算量, 大域的最適解への収束性, 計算時間などの問題があり, 深層学習に基づく新たな手法が注目されている. 本論文ではFPGAによる専用ハードウェア化を見据えて, 軽量かつ実装が容易な深層ニューラルネットワークを提案し, ICPと同程度かそれを上回る精度を達成しつつ, 計算時間を1.6倍から17.5倍短縮できることを示す. |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Point Cloud Registration / Deep Learning / FPGA / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 59, RECONF2021-5, pp. 20-25, 2021年6月. | |
| 資料番号 | RECONF2021-5 | |
| 発行日 | 2021-06-01 (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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | RECONF2021-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2021-06-08 - 2021-06-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2021-06-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による2D点群レジストレーションのFPGA実装に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Case for FPGA Implementation of Deep Neural Network Based 2D Point Cloud Registration |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Point Cloud Registration |
| キーワード(2)（和/英） | / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | / 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） | 杉浦 圭祐 / Keisuke Sugiura / スギウラ ケイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松谷 宏紀 / Hiroki Matsutani / マツタニ ヒロキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-08 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2021-5 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.59 |
| ページ範囲 | pp.20-25 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-01 (RECONF) |
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