情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

本研究では既存の深層学習フレームワークCaffeの学習結果を組み込みシステムで使用することを想定しFPAGAに実装を行う上での認識機能の自動生成を行う.はじめに既存の深層学習フレームワークによる学習を行う.学習の結果、深層学習において必要なパラメータが計算される.それらのパラメータおよびネットワークの構成から深層学習の認識機能を実現するCソースコードを生成する.このCソースコードを生成する部分の自動化の検討を行った.FPGAを使用する理由は専用化されたハードウェアが高速であること、近年、FPGAの価格が安価になってきていることに伴ったFPGAの使用数の増加があげられる.