運転支援システムのためのDeep LearningのFPGA実装

抄録

近年、Deep Learningをはじめとする人工知能技術は社会に必要不可欠なものとなっている。しかし、その計算を行うための多大な演算はGPUに頼っている場合がほとんどであるため、コストや消費電力の問題がある。本研究では、この問題を解決するためにFPGAを用いたDeep Learningの実装と評価を行った。具体的には、FPGAを用いた自動車ナンバープレートとその数字認識の学習と実験を行った。結果として、ナンバープレートの認識は約92％、数字認識は98％の精度を得た。さらに、ナンバープレートの認識では1.6msの処理速度を獲得し、これはFPGAのCPUでの処理に比べて約500倍の処理速度となった。