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J-GLOBAL ID：201702267484986227   整理番号：17A0180050

ターゲット検出のための畳込みニューラルネットワークの最適化されたGPU加速アルゴリズム【Powered by NICT】

Optimized GPU Acceleration Algorithm of Convolutional Neural Networks for Target Detection

著者 (6件)： Li Shijie ,  Dou Yong ,  Lv Qi ,  Wang Qiang ,  Niu Xin ,  Yang Ke
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 224-230  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ターゲットの検出は,ビデオと画像処理のためのハード実時間タスクである。この作業は最近畳込みニューラルネットワーク(CNN)のフィードフォワードプロセスであり,通常は汎用グラフィックユニット(GPU)により加速されたにより達成されている。しかし,この研究の課題である。走行速度は改善されていない。本論文では,CNNのフィードフォワードプロセスを高速化するために効率的な画像組合せアルゴリズムを提案した。GTX980カード上での実験を実行した。cuDNNv3(標準Nvidia深層学習ライブラリ)のそれと比較して,6.97倍の高い高速化は検出作業で得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 録画装置 ,  高速化 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  画像 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  走行速度 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 深層学習 ,  組合せアルゴリズム ,  実時間 ,  *ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ターゲット検出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  最適化 ,  GPU ,  加速 ,  アルゴリズム