MobileNet と DoReFa-Net の組み合わせによる 画像分類手法の性能検証
MobileNet と DoReFa-Net の組み合わせによる 画像分類手法の性能検証
カテゴリ: 部門大会
論文No: PS5-7
グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2024/08/28
タイトル(英語): Performance Verification of an Image Classification Method Using a Combination of MobileNet and DoReFa-Net
著者名: 増田 凱一(千葉大学),中間 公啓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学)
著者名(英語): Kai Masuda (Chiba University),Kimihiro NakaMa (Chiba University),Seiichi Koakutsu (Chiba University)
キーワード: MobileNet|DoReFa-Net|MobileNet|DoReFa-Net
要約(日本語): <div>近年IoTという概念が普及しつつあるが,それに伴いサーバ負荷の増大という問題が生じる。この問題に対し, エッジコンピューティングが注目されている。エッジコンピューティングでは,エッジ側で画像などのデータ処理を行うことで,ネットワーク経由の応答数や通信量を削減でき,リアルタイム性の確保につながる。エッジコンピューティングでは画像認識に有効なCNNを,モデル圧縮技術を用いてFPGAに搭載する, または,搭載する CNN 自体を軽量化する試みが行われている。また, モデル圧縮技術の一つとして,パラメータを任意のビット数で量子化するDoReFa-Netおよび,軽量かつ高精度のCNNとしてMobileNet が報告されている。本研究では,DoReFa-NetとMobileNetを組み合わせ,その学習性能の検証を目的とし,ソフトウェア上で画像分類タスク行いその有効性を検証する。</div>
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