研課題
J-GLOBAL ID：202104003683355996
研究課題コード：19206134
リアルタイム低電力深層学習適用による革新的な動画像圧縮システム
体系的課題番号：JPMJPR19M5
実施期間：2019 - 2022
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 理工学術院総合研究所, 次席研究員(研究院講師) )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJPR19M5
研究概要：
動画像圧縮率向上のため、深層学習が検討され、既存の圧縮標準(HEVC)を凌駕することが期待されています。一方、実用化の観点から汎用的なGPUによる処理はリアルタイムコーディングを達成できません。そこで、本研究は深層学習ベースの動画像圧縮専用のFPGA/ASICハードウェアアクセラレータを開発し、アルゴリズム、アーキテクチャ連携により圧縮率、スループット、電力効率を最大化するシステムを実現します。
タイトルに関連する用語 (5件)：
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した研究課題タイトルの用語をもとにしたキーワードです
,
,
,
,
研究制度：
＞
＞
上位研究課題：
革新的コンピューティング技術の開拓
研究所管機関：
報告書等：
前のページに戻る
