演算量を90%減、エッジで画像生成・認識できるAIを三菱電機が開発 (1/2)
三菱電機は2019年1月31日、従来手法から演算量とメモリ量を約10分の1に抑えた画像生成用ディープニューラルネットワーク構築技術を開発したと発表した。画像生成や画像内の物体認識を組み込みデバイスやエッジ上で動作させることを狙う技術となる。
GAN(敵対的生成ネットワーク)の計算量を減らす手法を開発。組み込みデバイスやエッジ上で動作させることを狙う。
Object Detection や Semantic Segmentation が、それなりのアクセラレーターを積んだエッジデバイスでも実現可能になった今、次のトレンドはGANになりそうです。当面の需要は、この記事にもある通り学習データセットの生成ですが、エッジや組み込みでも動作するようになって現場で画像を生成することができるようになると、色々と面白いことができそうです。
それにしても、軽量化の手法が枝刈りではなく隠れ層をバッサリ間引くとは、大胆な手法です。