自動運転システム等における画像認識では，リアルタイム性の確保と低消費電力化の両立が求められている．
この要求に応えるため，単機能・小規模な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を複数FPGA上に実装し，これらを並列に用いる手法が提案されている．
さらに，サーバ上で大規模な学習処理を並行して行い，その結果を動的に反映することで，高精度・リアルタイムかつ柔軟性のある画像認識器の実現が可能であると考え，学習オフロード機能を持つFPGA画像認識システムの開発を行っている．
本稿では，このようなCNNパラメータの動的更新機能を備えたFPGA画像認識器を対象とし，その性能評価を行った結果について報告する．