ニューラルネットワークを用いたストリーム画像圧縮アーキテクチャの提案

摘要

FPGA上にアルゴリズムに特化したストリーム処理アーキテクチャを構成したリアルタイム画像処理システムは，FPGAのオンチップメモリ（BRAM）が持つ高いバンド幅を利用することで高い処理効率を得ることができる．しかし，フレーム間の差分画像を求める必要があるようなアプリケーションにおいては，それを構成するBRAMの使用率が他のFPGAのリソースに比べて極端に大きくなり，大きなFPGAを使用しなければならなかったリ，BRAMにフレームバッファが確保できない場合には処理効率が低下するなどの問題があった．そこで本稿では，フレームバッファ用BRAMの使用率を削減し，各使用リソースのバランスを改善するためにニューラルネットワークを利用したストリーム画像圧縮回路を提案し，その初期評価を示す．