2018年6月18日～22日に米国ユタ州ソルトレイクシティで開催されたThe 14th IEEE Embedded Vision Workshop 2018 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2018) の併催WS) にて本研究室卒業生の氏家氏が研究発表を行いました (発表日は6月18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．
- Takayuki Ujiie, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
“Interpolation-Based Object Detection Using Motion Vectors for Embedded Real-Time Tracking Systems,” in Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) (Salt Lake City, UT, USA), pp.729-737, June 2018.
