| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-15 14:40 FPGAを用いた軽量な点群深層学習モデルの実装 ○杉浦圭祐・松谷宏紀（慶大）  RECONF2023-32 |
|
| 抄録 | （和） | 自動運転技術やドローンの普及によって, 点群処理の重要性は近年特に高まっている. 計算資源に乏しいロボット上で, 深層学習ベースの新しい手法をリアルタイム動作させるためには, 専用ハードウェアによる高効率な実装が重要である. 本論文では, FPGAを対象とした軽量なPointNet特徴抽出を提案し, それに基づいて, 点群の分類およびレジストレーション用のIPコアを実装する. 分類用のIPコアは, 全結合層からなる分類モデルとPointNetの2つを実装し, レジストレーション用のIPコアは, PointNetLKとよばれる, PointNet特徴量のアラインメントに基づく逐次手法を実装する. LLT (Learnable Lookup Table) 量子化によって, リソース消費を削減し, 全結合層における行列積を整数演算とする. 分類タスクでは, 精度劣化を0.93%に抑えつつ, ソフトウェア実装 (ARM Cortex-A53) と比べて推論処理を119.31倍高速化した. レジストレーションでは, 量子化による精度への影響がみられたものの, 実行速度を99.05倍短縮したほか, マルチタスク学習によって精度が改善することを示した. |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 点群処理 / 点群レジストレーション / PointNet / PointNetLK / FPGA / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 191, RECONF2023-32, pp. 58-63, 2023年9月. | |
| 資料番号 | RECONF2023-32 | |
| 発行日 | 2023-09-07 (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 | RECONF2023-32 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
| 開催期間 | 2023-09-14 - 2023-09-15 |
| 開催地（和） | 東京農工大学 小金井キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo University of Agriculture and Technology Koganei campus |
| 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 | 2023-09-RECONF |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | FPGAを用いた軽量な点群深層学習モデルの実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the FPGA Implementation of a Lightweight Neural Network for Point Clouds |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 点群処理 / |
| キーワード(2)（和/英） | 点群レジストレーション / |
| キーワード(3)（和/英） | PointNet / |
| キーワード(4)（和/英） | PointNetLK / |
| キーワード(5)（和/英） | FPGA / |
| 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.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-15 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | RECONF2023-32 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.191 |
| ページ範囲 | pp.58-63 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-09-07 (RECONF) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]