会津大学大学院 / コンピュータ・情報システム学専攻
深層学習の高速化と自動運転への応用
1/16スケールの車に深層学習を用いて運転しています。しかし、深層学習は処理が複雑であり、時間がかかります。一方で、自動運転はリアルタイムでの処理が必要です。また、1/16スケールの車に乗せられるコンピュータは限定的です。 これらのことから、限られた計算機資源を深層学習をいかに効率的に処理するのかがポイントないなります。 私は、TensorRTという計算処理の最適化をするツールにResNet18という18層の畳込み演算を行うニューラルネットワークで決められたコース内で自動運転することに成功しました。 今後の目標として複雑なニューラルネットワークを限られた計算機で自動運転することを目指します。