PRMU/MVE/CVIM研究会

2018年1月18, 19日に大阪府立大学 中百舌鳥キャンパスで開催された電子情報通信学会PRMU/MVE・情報処理学会CVIM研究会にて本研究室M2の氏家が研究発表を行いました(口頭発表は18日,ポスター発表は19日).

氏家の発表は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたリアルタイム物体検出手法に関するものです.CNNは高い物体検出性能を実現できる一方で,演算量やパラメータ数が大きく組込み機器などエネルギー制約が厳しい環境での実装が課題となっています.本発表では動画像コーデックの符号化時に生じた動きベクトルを用いて基準フレームの物体検出結果を補間・追跡する手法を提案し,一定範囲で検出性能を維持した上で物体検出FPSを1/12等に削減できることを示しました.

  • 氏家 隆之, 廣本 正之, 佐藤 高史:
    “動画像コーデックにおける動きベクトルを用いたCNN物体検出の負荷緩和”, 情報処理学会研究報告, Vol.2018-CVIM-210, No.4, pp.1-8, 2018年1月.
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