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2021 年度 実施状況報告書

マルチプラットフォームAI開発向けネットワーク構造設計・合成・解析システムの構築

研究課題

研究課題/領域番号 21K11807
研究機関神戸大学

研究代表者

黒木 修隆  神戸大学, 工学研究科, 准教授 (90273763)

研究分担者 沼 昌宏  神戸大学, 工学研究科, 教授 (60188787)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード人工知能 / 画像処理 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / Deep learning / AI / PyTorch
研究実績の概要

本プロジェクトはAI産業の発展に貢献するため、ニューラルネットワークの中でも視覚情報系のAIモデル(監視カメラや画像処理を目的とするAI)の設計を支援するCADシステムを構築することが目的である。
2021年度はAIを用いた様々なアプリケーションを収集し、プログラミング言語による記述とネットワーク構造の関係を整理した。視覚(カメラ)を用いたアプリケーションの代表例として、「画像認識」、「3次元計測」、「異常検知」、「スポーツ解析」、「フェイク画像(改ざん)検知」および「超解像技術」の実装および動作確認を完了した。(※これらの研究成果は論文2件、国際会議1件、および国内会議7件において発表した。)
上記の様々なネットワーク構造の記述言語としてはPyTorchと呼ばれる言語が当開発チームのCADシステムに適していると判断した。なぜならPyTorchの関数呼び出しの構造は当CADシステムのモジュール呼出しの構造と親和性が高いからである。そこで、上記の様々なネットワーク構造を要素技術に分解し、モジュール単位で整理して記述することにより、ユーザが容易に構造を理解・解析できる形に整理した。2022年度はユーザがこれらの構造をGUIを用いて記述・表現することにより、PyTorchのソースコードを自動生成することを目標とする。これが実現できれば、言語による構造記述とグラフィカルな構造記述の間を双方向にコンバートすることが可能になり、より高度で大規模なネットワークを短時間で設計することが可能になるため、AI技術者にとって強力な設計支援ツールになると期待できる。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

当開発チームがGUI作成のためにあらかじめ準備していたプログラム(Visual C++で設計)は、予想通りPyTorchとの親和性が高い事が確認できた。モジュールをマウスで結合しながら設計するというGUIは、そのままニューラルネットワークの設計に転用できることが分かった。これにより、次年度も計画通りプロジェクトを推進できる予定である。

今後の研究の推進方策

本プロジェクトは当初の計画通り、2年後に「マルチプラットフォームAI開発向けネットワーク構造設計・合成・解析システム」の完成を目指す。次年度は提案システムのインターフェース部の完成を急ぐと共に、予定通り「PyTorchによる記述の自動生成エンジン」の構築を目指す。
また、上記の研究成果は各種学会・論文等で逐次報告する。

次年度使用額が生じた理由

当年度の残額は通常の価格変動による誤差程度(全体予算の0.1%程度)であり、備品を購入できる金額ではない。そのため、次年度に使用を持ち越した。
次年度の支出計画に大きな変更はない。

  • 研究成果

    (10件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (8件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] A STUDY ON AGGREGATE VOLUME ESTIMATION IN STOCK YARD WITH AI BASED IMAGE RECOGNITION2022

    • 著者名/発表者名
      TAKEUCHI Yuta、AOYAMA Shunya、SATO Masanori、KUROKI Nobutaka、ICHIOKA Yoshihiro、SUGANUMA Naoaki
    • 雑誌名

      Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. F3 (Civil Engineering Informatics)

      巻: 78 ページ: 15~20

    • DOI

      10.2208/jscejcei.78.1_15

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Automated Fish Bone Detection in X‐Ray Images with Convolutional Neural?Network and Synthetic Image Generation2021

    • 著者名/発表者名
      Urazoe Kazuya、Kuroki Nobutaka、Maenaka Akihiro、Tsutsumi Hironori、Iwabuchi Mizuki、Fuchuya Kosuke、Hirose Tetsuya、Numa Masahiro
    • 雑誌名

      IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering

      巻: 16 ページ: 1510~1517

    • DOI

      10.1002/tee.23448

    • 査読あり
  • [学会発表] Parallel and cascaded connections of multi-scale convolutional neural networks for reconstruction-based anomaly detection2022

    • 著者名/発表者名
      Soichiro Terasaki, Nobutaka Kuroki, and Masahiro Numa
    • 学会等名
      RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP'22)
    • 国際学会
  • [学会発表] YCbCr空間におけるDCTとCNNを用いた画像内の改ざん領域の検出2022

    • 著者名/発表者名
      辻井大夢,多谷邦彦,黒木修隆,沼 昌宏
    • 学会等名
      電子情報通信学会 技術研究報告
  • [学会発表] テニス映像における選手およびボールの追跡方法に関する一検討2022

    • 著者名/発表者名
      松本浩介,玉衛淳輝,黒木修隆,平野健介,沼 昌宏
    • 学会等名
      電子情報通信学会 技術研究報告
  • [学会発表] サッカー中継映像におけるYOLOv4を用いたフィールド特徴点と選手の同時検出2022

    • 著者名/発表者名
      大石一哉,玉衛淳輝,黒木修隆,平野健介,沼 昌宏
    • 学会等名
      電子情報通信学会 技術研究報告
  • [学会発表] CNNを用いたファッションの学習とコーディネート推薦2022

    • 著者名/発表者名
      玉串祐太郎,村岡雄太,黒木修隆,沼 昌宏
    • 学会等名
      電子情報通信学会 技術研究報告
  • [学会発表] FPGA実装に向けた超解像CNNのリソース削減手法適用による低消費電力化2021

    • 著者名/発表者名
      辰己 守,森 一紀,黒木修隆,沼 昌宏
    • 学会等名
      第20回情報科学技術フォーラム (FIT2021)
  • [学会発表] FPGA実装に向けた部分2値化CNNの蒸留に基づく精度向上2021

    • 著者名/発表者名
      笠島華乃,黒木修隆,沼 昌宏
    • 学会等名
      第20回情報科学技術フォーラム (FIT2021)
  • [学会発表] A tiny convolutional neural network for image super-resolution2021

    • 著者名/発表者名
      K. Urazoe, N. Kuroki, Y. Kato, S. Ohtani, T. Hirose, and M. Numa
    • 学会等名
      電子情報通信学会 技術研究報告

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公開日: 2022-12-28  

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