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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-08 17:00 物体検出モデル「YOLOv7」のエッジ端末での実用化の検討 ○舩橋駿介・中西知嘉子（阪工大）  RECONF2023-5 |
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| 抄録 | （和） | 近年，エッジAIが注目を集めている．エッジAIとは安価な端末で推論を行うAIである．現在主流であるクラウドAIは離れた場所にある高性能な端末に推論用データを送信する必要がある．対して，エッジAIは通信環境を必要としないため，推論による遅延が無く，セキュリティ面に優れていることが特徴である．しかし，複雑な処理を行うと精度と速度のどちらかを犠牲にする必要があり，エッジAIのメリットを生かすことが困難である．本研究ではエッジAIの精度を維持しつつ処理速度の高速化を検討する．使用機器はUltra96-V2である．また，使用する深層学習モデルはYOLOv7-tiny である．計算量の多い処理をFPGAで動作させる． |
| （英） | Edge AI has attracted much attention in recent years. Edge AI is AI that performs inference on inexpensive terminals. Current mainstream cloud AI requires sending data for inference to a remote, high-performance terminal. In contrast, edge AI does not require a communication environment, has no inference delay, and offers superior security. However, complex processing requires sacrificing either accuracy or speed, making it difficult to take advantage of the benefits of edge AI. In this study, we investigate speeding up the processing speed while maintaining the accuracy of edge AI. The device used in this study is Ultra96-V2. The deep learning model used is YOLOv7-tiny. Computationally intensive processing is performed on an FPGA. | |
| キーワード | （和） | エッジAI / Ultra96-V2 / YOLOv7-tiny / / / / / |
| （英） | EdgeAI / Ultra96-V2 / YOLOV7-tiny / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 71, RECONF2023-5, pp. 23-28, 2023年6月. | |
| 資料番号 | RECONF2023-5 | |
| 発行日 | 2023-06-01 (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 | RECONF2023-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2023-06-08 - 2023-06-09 |
| 開催地（和） | 高知工科大学永国寺キャンパス |
| 開催地（英） | Eikokuji Campus, Kochi University of Technology |
| 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 | 2023-06-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 物体検出モデル「YOLOv7」のエッジ端末での実用化の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The object detection model "YOLOv7-tiny" Investigation of practical use in edge |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | エッジAI / EdgeAI |
| キーワード(2)（和/英） | Ultra96-V2 / Ultra96-V2 |
| キーワード(3)（和/英） | YOLOv7-tiny / YOLOV7-tiny |
| 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） | 舩橋 駿介 / Shunsuke Funahashi / フナハシ シュンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： OIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中西 知嘉子 / Chikako Nakanishi / ナカニシ チカコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： OIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-06-08 17:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2023-5 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.71 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-01 (RECONF) |
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