エンベデッド・ビジョン・ソリューション・セミナー

~EV6xが実現する最先端CNNデバイスの全貌~

本セミナーは終了いたしました。沢山の皆様のご来場ありがとうございました。 

畳込みニューラルネットワーク(CNN)を活用した画像認識技術は日々急速な発展を遂げています。すでに数多くの新しいネットワークアルゴリズムが登場し、その最先端技術の組込み機器への応用は喫緊の課題となっています。しかし、組込み機器開発分野で求められる低消費電力化ならびに低コスト化の問題は、依然として解決されていないのが事実です。

本セミナーでは、EV6xプロセッサ・ファミリが実現する最先端CNNデバイスの詳細をご紹介するとともに、ポピュラーなニューラル・ネットワークのベンチマーク結果や設計開発事例、そして高性能かつ高認識精度でありながら低消費電力で低コストなCNNデバイスの実現についてご紹介します。

また、キーノートスピーカーとして、計算機視覚、動画像処理、パターン認識・理解の研究に長年従事されている中部大学 工学部ロボット理工学科 藤吉弘亘 教授をお招きし、「深層学習による画像認識」と題してご講演を賜ります。

最先端CNNデバイス実現のヒントを見つけて頂ける絶好のチャンスです。
ご参加は無料です。是非この機会にご来場ください。

日時 / 場所

2017年6月27日(火)  10:00~17:00 (受付開始 9:30)
東京コンファレンスセンター・品川  4F 

東京都港区港南 1-9-36 アレア品川  TEL: 03-6717-7000(地図)  
* JR品川駅港南口(東口)から 徒歩2分 

お申込

終了いたしました 

アジェンダ

時 間 内 容
9:30 受付開始
10:00

シノプシス プロセッサ・ソリューションのご紹介

Michael Thompson
Product Marketing Manager, Sr. Staff
Solutions Group
Synopsys

シノプシスのプロセッサ製品全般のアップデートとロードマップをご紹介しながら、エンベッデッド・ビジョン・プロセッサのポジショニングについてご説明します。

※日本語の要点通訳がございます。

10:30

【キーノートスピーチ】 深層学習による画像認識 
~CNNの省メモリ化と高速化~

中部大学
工学部 ロボット理工学科
大学院 工学研究科 情報工学専攻
教授
藤吉 弘亘 様

本講演では、深層学習の基礎としてConvolutional Neural Network(CNN)について解説し、CNNの画像認識応用とその最新動向についてご紹介します。 また、組込み機器に実装する上で必要となる省メモリ化や高速化のアプローチについて解説します。

11:30

組込みビジョン機器の市場動向とEV6x製品紹介

Michael Thompson
Product Marketing Manager, Sr. Staff
Solutions Group
Synopsys

近年の組込みビジョン機器市場はサーバークラウドシステムによる機能の実現から急速にエッジ側へと推移し、組込み機器開発現場ではCNNによる画像認識機能の製品搭載の検討が活発化してきています。本セッションでは組込み機器向けに開発された最新EV6xプロセッサ・ファミリの製品概要とロードマップについてご紹介します。

※日本語の要点通訳がございます。

12:00

昼食
お弁当をご用意いたします。
※株式会社モルフォ様によるデモがございます。どうぞお立ち寄りください。

12:40

【株式会社モルフォ様ご発表】 モルフォの組込み向け画像処理ソリューション  

株式会社モルフォ
エンベデッドIP事業部
エンジニア
平本 一博 様

モルフォの静止画・動画・画像認識ソリューションのご紹介と、今後の高速化・低消費電力化に向けての取り組みについてご紹介いたします。

13:25

【 Technical Session 1 】 EV6xプロセッサ・ファミリによるスケーラブルな組込みビジョン・ソリューションの開発

Pierre Paulin
Director, R&D
Solutions Group
Synopsys

OpenCL Cカーネル言語やOpenVXデータフローベースの高水準プログラミングを含むソフトウェア開発環境についてご紹介します。 ポピュラーな画像処理機能のベンチマーク結果を参照しながら、ビジョン・プロセッサとソフトウェア開発ツールのパフォーマンスについて解説します。

※日本語の要点通訳がございます。

14:55

コーヒーブレイク
※株式会社モルフォ様によるデモがございます。どうぞお立ち寄りください。

15:15

【 Technical Session 2 】 低消費電力、高性能かつ柔軟な組込みビジョン向けCNNエンジン

Pierre Paulin
Director, R&D
Solutions Group
Synopsys

組込み機器開発で求められる低消費電力かつ低コスト要求に対応するように開発された最新のCNN3.0エンジンについてご紹介します。リージョン・プロポーザル・ネットワークや最先端のコンパクトなネットワークをサポートする高い柔軟性について ポピュラーなニューラル・ネットワークによるベンチマーク結果を参照しながら、その優位性をご説明します。

※日本語の要点通訳がございます。

16:45

まとめ&抽選会 (17:00 終了予定)

※ プログラムは変更される場合がございます。ご了承ください。