ディープラーニング・ニューラルネットワーク教育用実験ツールキット

深度学习神经网络教育实验工具包

• 批准号: 17H00372
• 负责人: 小野 雅晃
• 金额: $ 0.35万
• 依托单位: University of Tsukuba
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17H00372/
• 关键词: 畳み込みニューラルネットワーク; FPGA; 高位合成

研究の目的 : 近年、ディープラーニング・ニューラルネットワーク(以下DNNとする)を使用したシステムの台頭が著しい。DNNはGoogle社の自動運転車などに使用されて話題となっている。DNNを手軽に利用できる教育用実験用ツールキットが望まれている。平成28年度、「ステレオ・カメラや超音波距離センサーを使用したロボットカー教育用実験キットの開発」で白線追従走行ができるロボットカー教育用実験キットを開発した。このロボットカー教育用実験キットを参考にしてディープラーニング・ニューラルネットワーク教育用実験用ツールキットを開発する。研究方法 :1. 白線に見立てた白ビニールテープを28cmの間隔で2本平行に床に貼り、その間にミニ・ロボットカーを置いて白線の写真を数十枚撮影した。なお、白線は直進路、角度を変えたカーブ2種類を作成した。2. 写真を加工し、コントラスト変更やぼかし付加、ノイズ付加などにより、千枚程度に増やした。更に、その写真をずらして切り取ることにより数万枚規模に増やした。3. 数万枚の写真を使用して畳み込みニューラルネットワーク(以下CNN)を学習した。4. 学習したCNNを量子化し、精度を確認した。5. C言語で記述し高位合成ツールを使用してIP化を行った。6. FPGAにCNNを実装して、その結果によりミニ・ロボットカーが白線間を走行することを確認した。7. 更に、FPGAにCNNを最適化して、6. に示したよりも速度が20倍に向上し、結果を得るまでの時間が1.9ms程度から90us程度に向上することを高位合成ツールにより確認した。研究成果 :白線間を走行するためのCNNをFPGAに実装して、実際にミニ・ロボットカーが白線間を走行することが確認できた。「実機の写真によるCNNを学習」、「推論の量子化によるCNNのFPGA実装」、「ミニ・ロボットカーにより白線間を走行」という一連の手順を実行できるので、教育用の実習キットとして最適である。

Research の purpose: in recent years, デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ · ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (within DNN と す る) を use し た シ ス テ ム の heading が the し い. DNN な Google <s:1> automated 転 vehicle な に に uses the されて topic となって となって る る る. DNNを is used by 軽に to make use of で る る for educational practice to make use of を キットが キットが to make use of まれて る. 28 year pp.47-53, "ス テ レ オ · カ メ ラ や ultrasound distance セ ン サ ー を use し た ロ ボ ッ ト カ ー education with be 験 キ ッ ト の 発" で white line after line 従 go が で き る ロ ボ ッ ト カ ー education with be 験 キ ッ ト を open 発 し た. こ の ロ ボ ッ ト カ ー education with be 験 キ ッ ト を reference に し て デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ · ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク education with be 験 with ツ ー ル キ ッ ト を open 発 す る. Methods: 1. The white line に see stand て た white ビ ニ ー ル テ ー プ を 28 cm の interval で 2 the parallel に bed に り, そ, placed between の に ミ ニ · ロ ボ ッ ト カ ー を buy い て white line の photo を dozens of rounds of shadow し た. Youdaoplaceholder0, the white line を straight path, the Angle を change えたカ ブ ブ2 types を are made into た た. 2. The photo を processing し, コ ン ト ラ ス ト - more や ぼ か し pay addition, ノ イ ズ plus な ど に よ り, degree of thousands of pieces of に raised や し た. More に, そ の photo を ず ら し て cut り take る こ と に よ り scale に raised tens of thousands of pieces of や し た. 3. Tens of thousands of <s:1> photos を use を て畳み込みニュ ラ ラ て畳み込みニュ ネットワ ネットワ ネットワ た た (CNN below)を to learn た た. 4. Learn た たCNNを quantization を, precision を confirmation た. 5. In C language, で is used to describe the high-order composition of で, を, を, を, and て is used to ipize を lines った. 6. The FPGA に CNN を be loaded し て, そ の results に よ り ミ ニ · ロ ボ ッ ト カ ー が white line between を direction す る こ と を confirm し た. 7. More に, FPGA に CNN を optimization し て, 6. に shown し た よ り も speed が に し up 20 times, the result を る ま で の が 1.9 ms degree か ら 90 us degree に upward す る こ と を high synthetic ツ ー ル に よ り confirm し た. Research results: white line between を direction す る た め の CNN を FPGA に be loaded し て, be interstate に ミ ニ · ロ ボ ッ ト カ ー が white line between を direction す る こ と が confirm で き た. を "be pictorial machine の に よ る CNN learning", "concluded の quantization に よ る CNN の FPGA be fashion", "ミ ニ · ロ ボ ッ ト カ ー に よ り white line between direction" を と い う の hand in a row along the を line be で き る の で, education の be xi キ ッ ト と し て optimum で あ る.

项目成果

畳み込みニューラルネットワークを使用しカメラ画像により白線間を走行するミニ・ロボットカーの製作

使用卷积神经网络使用相机图像创建在白线之间运行的迷你机器人汽车

• 发表时间: 2018
• 作者: 大川 学;吉田 健一;大川 学;庄司 大;小野 雅晃
• 通讯作者: 小野 雅晃