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Jun 11, 2023

TinyissimoYOLO 低電力マイクロコントローラー向け AI 物体検出 ...

Il team dell'ETH che lavora su TinyissimoYOLO consente il rilevamento di oggetti nell'industria

TinyissimoYOLO に取り組んでいる ETH のチームは、ミリワットの電力と畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の重みを保存するための 500K ビット未満のメモリを備えた業界のマイクロコントローラーでの物体検出を可能にしました。

量子化されたネットワーク アーキテクチャには 422,000 個のパラメータがあり、組み込みマイクロコントローラーでのリアルタイムの物体検出が可能で、チップ上で人気が高まっている CNN アクセラレータを使用できます。 特に、提案されたネットワークは MAX78000 マイクロコントローラに実装されており、最大 180 fps の高フレームレートと、106 MAC/サイクルを超える推論効率で推論あたりわずか 196 μJ の超低エネルギー消費を実現します。

TinyissimoYOLO は、任意のマルチオブジェクト検出用にトレーニングできますが、これによりネットワークのサイズとメモリ消費量が増加するため、チームは、STM32H7A3、STM32L4R9、 Apollo4b および MAX78000 の CNN アクセラレータ上で動作します。

入力イメージのサイズはすべての一般的なマイクロコントローラをサポートするように選択されていますが、制限要因はMAX78000のCNNアクセラレータであり、専用モードを使用しない限り90×91を超えるCNN入力はサポートされません。 結果として、88×88 の入力が選択されます。これは、画像サイズを最大化することと、次元を切り捨てずに入力次元でプーリングできることとの間のトレードオフであるためです。

この論文は arxiv.org/pdf/2306.00001.pdf にあります。

www.eth.ch