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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-19 09:30 階層型物体検出における推論高速化手法の実装 ○杉内凌河・松村哲哉（日大）  IE2025-47 |
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| 抄録 | （和） | 無人航空機（UAV）による空撮画像中の物体検出を対象に，画像シーンに応じて処理フローを適応的に制御する新たな階層型物体検出手法を提案する．先行研究で提案した階層型手法では，大型物体を検出する大域検出と，小型物体を高精度に検出する局所検出を階層的に組み合わせることで，小型物体検出の性能向上を実現していた．しかし，この手法は大型物体しか含まれないような画像に対しても局所検出を実行するため，推論処理に不要な計算負荷が生じるという問題があった．そこで本研究では，初期推論結果に基づき局所検出の実行要否を判断し，推論処理の回数を適応的に制御する処理フロー制御ユニットを新たに導入する．この制御により，必要な場合にのみ局所検出を実行でき，階層型手法の計算負荷を効果的に削減可能となる．VisDrone2019 データセットを用いて評価を行った結果，検出精度を維持したまま処理時間を約 30% 削減できることを確認した． |
| （英） | We propose a novel hierarchical object detection method for detecting objects in aerial images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs), which adaptively controls the processing flow according to the image scene. Previous hierarchical methods achieved improved small object detection performance by hierarchically combining global detection for large objects with local detection for high-precision detection of small objects. However, this approach executed local detection even on images containing only large objects, resulting in unnecessary computational overhead during inference. Therefore, this study introduces a new processing flow control unit that determines whether to execute local detection based on initial inference results, thereby adaptively controlling the number of inference operations. This control enables local detection only when necessary, effectively reducing the computational load of hierarchical methods. Evaluation using the VisDrone2019 dataset confirmed that processing time can be reduced by approximately 30% while maintaining detection accuracy. | |
| キーワード | （和） | 物体検出 / 深層学習 / YOLO / 空撮画像 / / / / |
| （英） | Object detection / Deep learning / YOLO / Aerial image / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 304, IE2025-47, pp. 36-41, 2025年12月. | |
| 資料番号 | IE2025-47 | |
| 発行日 | 2025-12-11 (IE) | |
| 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 | IE2025-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE CS |
| 開催期間 | 2025-12-18 - 2025-12-19 |
| 開催地（和） | 海峡メッセ下関 |
| 開催地（英） | Kaikyo Messe Shimonoseki |
| テーマ（和） | 画像符号化，通信・ストリーム技術，一般 |
| テーマ（英） | Image coding, Communications and streaming technologies, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2025-12-IE-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 階層型物体検出における推論高速化手法の実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation of Inference Acceleration Methods for Hierarchical Object Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体検出 / Object detection |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | YOLO / YOLO |
| キーワード(4)（和/英） | 空撮画像 / Aerial image |
| 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） | 杉内 凌河 / Ryoga Sugiuchi / スギウチ リョウガ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松村 哲哉 / Tetsuya Matsumura / マツムラ テツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-19 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IE2025-47 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.304 |
| ページ範囲 | pp.36-41 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-12-11 (IE) |
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