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J-GLOBAL ID：201802245072728048   整理番号：18A2040942

エネルギー効率の良いコンピュータビジョンシステムのための組込みフレーム圧縮【JST・京大機械翻訳】

Embedded Frame Compression for Energy-Efficient Computer Vision Systems

著者 (4件)： Guo Li (Production, Graduate School of Information, and Systems, Waseda University, Kitakyushu, Japan) ,  Zhou Dajiang (Production, Graduate School of Information, and Systems, Waseda University, Kitakyushu, Japan) ,  Zhou Jinjia (Hosei University, School of Science and Engineering, Tokyo,Japan) ,  Kimura Shinji (Production, Graduate School of Information, and Systems, Waseda University, Kitakyushu, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISCAS  ページ： 1-5  発行年： 2018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： コンピュータビジョンアプリケーションは,リアルタイム処理スループットの制約の下で,視覚性能とエネルギー消費の間の困難なトレードオフを典型的に含む組込みシステムにおいて急速に人気を獲得している。最近,ハードウェア(FPGAおよびASICベース)実装が,視覚計算のエネルギー効率を著しく改善することが明らかになった。しかし,これらの実装には,システムレベルでのエネルギー消費のかなりの部分を保持する集中的なメモリトラフィックがしばしば含まれている。この問題に対処するために,入力画像のための視覚性能とメモリトラフィックの間のトレードオフを利用するための損失性埋め込み圧縮フレームワークを提示した。微分パルス符号変調に基づく勾配指向量子化を,損失圧縮アルゴリズムとして開発した。また,12スケール1080p@60fps実時間処理をサポートするハードウェア設計を示した。VOC2007上の指向性勾配ベース変形可能部分モデルのヒストグラムに対して,提案フレームワークは,0.05%~0.34%の検出率劣化で49.6%~60.5%のメモリトラフィック低減を達成した。画像ネット上のAlexNetに対して,メモリトラフィック削減は,0.61%以下の分類率劣化で60.8%まで達成された。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー消費 ,  ヒストグラム ,  ハードウェア設計 ,  ハードウェア ,  指向性 ,  スループット ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  視覚 ,  実時間処理 ,  画像 ,  応用プログラム ,  記憶装置 ,  *コンピュータビジョン ,  *エネルギー効率

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： エネルギー効率 ,  コンピュータビジョン ,  組込み