7J-08
姿勢推定モデル「MoveNet」のエッジデバイスにおける動作高速化手法の検討
○鎌倉生昇,中西知嘉子(阪工大)
近年,エッジデバイス上でAI推論処理を行うエッジAIが注目されている.エッジAIの速度と精度はトレードオフの関係である.そこで,ソフトと回路で協調動作を行い,精度を維持しつつ高速に動作させることを目的とする.デバイスはSoC FPGAボードであるUltra96-V2を使用する.AIモデルは,2021年にGoogleによって発表されたMoveNetを使用する.回路作成には,高位合成を用い,開発期間の短縮を図る.動作時間の9割以上を占めるConv2D層とDepthwiseConv2D層を回路で処理することにより,高速化を図る.