近年、IoT技術の進展に伴い、通信遅延の解消やリアルタイム性向上を可能にするエッジコンピューティングが注目されている。本研究では、エッジデバイス上で画像AIを高精度かつ高速に動作させることを目的とする。エッジデバイスとしてAvnet社のSoC FPGAボードUltra96-V2を用い、CPUによるソフトウェア処理とFPGAによるハードウェア処理を組み合わせて推論時間の短縮を図った。YOLOシリーズよりYOLOX-sのResize層とAdd層をFPGA回路化し、出力データの再利用範囲を拡大することで処理効率を向上させた。また、出力用配列の初期化処理の削減によりさらなる高速化を検討した。