エッジFPGA向けYOLOを用いたリアルタイム物体検出と分類（Real-Time Object Detection and Classification using YOLO for Edge FPGAs）

田中専務

拓海先生、最近、うちの若手が「YOLOで現場のカメラを賢くできます」と騒いでいるのですが、正直よく分からなくて困っています。要点を教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！YOLOというのは物体検出の手法で、最近はエッジ（現場）で動かすために軽量化した実装が進んでいるんですよ。大丈夫、一緒に要点を3つに絞って説明できますよ。

田中専務

まず現場に置くなら電力や速度、精度のバランスが大事だと思うのですが、論文ではどこを改善しているのですか。うちの工場にも導入できる話でしょうか。

AIメンター拓海

端的に言えば、エッジFPGA（Field-Programmable Gate Array、現場向け再構成可能ハードウェア）向けにYOLOv5を

• 論文研究

3D LiDARセマンティックセグメンテーションの教師なしドメイン適応（Contrastive Learningとマルチモデル疑似ラベリング） – Unsupervised Domain Adaptation... 前の記事 WaveMambaによるRGB–赤外線物体検出の周波数融合革新（WaveMamba: Wavelet-Driven Mamba Fusion for RGB-Infrared Object Detection） 次の記事

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