| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2025-09-18 15:50
特徴量画像によるエッジデバイス向け軽量CNNの最適化手法の検討
○大須賀裕宇・家垣諒也・吉田康太・大倉俊介（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究は，特徴量抽出可能なCMOS イメージセンサの実現を見据え，CNN の軽量化手法を検討した．まず，RGB カラー画像向けに設計されたMobileNetV2 を層構造単位で3 構成に分解し，特徴量画像入力時の分類精度を評価した．次に，特徴量画像のビット分解能を低減して入力データ量の削減効果を検証し，さらにモデルに枝刈りと重み量子化を適用してCNN モデル容量の削減を図った．評価の結果，特徴量画像と軽量なCNN の組み合わせにより，分類精度の低下は1.18% に抑えつつ，入力データ量を約97%，実効モデルサイズを約98% 削減できることを確認した．以上より，本手法はセンサ出力の圧縮とCNN モデルの軽量化を両立し，組込み実装に有効であることを示した． |
| （英） |
This study investigates lightweight CNN design toward the realization of a feature-extractable CMOS image sensor. First, MobileNetV2 (originally designed for RGB color images) was decomposed into three layer-level configurations, and classification accuracy was evaluated using feature images as inputs. Next, the bit resolution of feature images was reduced to examine the resulting reduction in input data volume, and pruning and weight quantization were applied to shrink CNN model capacity. The evaluation shows that combining feature images with a lightweight CNN reduces input data volume by approximately 97% and effective model size by approximately 98%, while limiting the drop in classification accuracy to 1.18%. These results demonstrate that the proposed approach simultaneously compresses sensor outputs and lightens the CNN model, making it effective for embedded deployment. |
| キーワード |
（和） |
CMOSイメージセンサ / 特徴量抽出 / 画像分類 / 枝刈り / 量子化 / / / |
| （英） |
CMOS image sensor / feature extraction / image classification / pruning / quantization / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 49, no. 25, IST2025-45, pp. 37-40, 2025年9月. |
| 資料番号 |
IST2025-45 |
| 発行日 |
2025-09-11 (IST) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|
| 研究会情報 |
| 研究会 |
IST |
| 開催期間 |
2025-09-18 - 2025-09-18 |
| 開催地（和） |
機械振興会館 |
| 開催地（英） |
Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） |
イメージセンサ，及び一般 |
| テーマ（英） |
|
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IST |
| 会議コード |
2025-09-IST |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
特徴量画像によるエッジデバイス向け軽量CNNの最適化手法の検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Optimization of Lightweight CNNs Using Feature Images for Edge Devices |
| サブタイトル（英） |
|
| キーワード(1)（和/英） |
CMOSイメージセンサ / CMOS image sensor |
| キーワード(2)（和/英） |
特徴量抽出 / feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） |
画像分類 / image classification |
| キーワード(4)（和/英） |
枝刈り / pruning |
| キーワード(5)（和/英） |
量子化 / quantization |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大須賀 裕宇 / Yu Osuka / オオスカ ユウ |
| 第1著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ristumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
家垣 諒也 / Ryoya Iegaki / イエガキ リョウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ristumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
吉田 康太 / Kota Yoshida / ヨシダ コウタ |
| 第3著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ristumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大倉 俊介 / Shunsuke Okura / オオクラ シュンスケ |
| 第4著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ristumeikan Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2025-09-18 15:50:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
IST |
| 資料番号 |
IST2025-45 |
| 巻番号（vol） |
vol.49 |
| 号番号（no） |
no.25 |
| ページ範囲 |
pp.37-40 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2025-09-11 (IST) |