イベント名
2022年6月スマートインフォメディアシステム研究会(SIS)
発表年月日
2022/06/10
タイトル
高精度・高効率なロボットビジョンの構築法:深層学習用データセット生成法とハードウェア実装の両面より
How to build a High-Precision and Efficient Robot Vision: Dataset Generation and Hardware Implementation for Deep Learning
講演者
田向 権(九州工業大学), 
抄録
本チュートリアル講演では,高精度かつ高効率なロボットビジョンの構築法として,独自データセットの半自動生成法と,深層ニューラルネットワーク(DNN: Deep Neural Network)のField Programmable Gate Array(FPGA)の簡便な実装例を示す.独自データセットの半自動生成法においては,人手では膨大な時間がかかるアノテーション作業を完全に削減することで,約2時間程度で実用に耐えうる深層学習用のデータセットが生成できることを示す.RoboCupやWorld Robot Summitといった競技会を通した実環境下での評価結果を示す.また,DNNのFPGA実装においては,YOLO v3 tiny を題材にその実例を示す.本講演を通し,人工知能のエッジ応用において大きな障壁となる,データセット作成と電力問題に関して解決策の一例を示す.
This tutorial lecture explains a construction method for high-precision and efficient robot vision that includes a semi-automatic dataset generation method and an implementation method of deep neural networks (DNNs) on field-programmable gate arrays (FPGAs). The proposed dataset generation method ultimately reduces the time-consuming manual annotation process, and a generated dataset for DNNs can be prepared in about two hours. I show the evaluation results for a DNN trained by the generated dataset under real-world conditions through robot competitions such as RoboCup and World Robot Summit. We also show an example of FPGA implementation of YOLO v3 tiny. Through this presentation, I show examples of solutions for dataset preparation and power-consumption issues, which are significant barriers to edge applications of artificial intelligence.
キーワード
深層学習, DNN, データセット, FPGA, ロボットビジョン, RoboCup, World Robot Summit

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