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J-GLOBAL ID：201802245652445273   整理番号：18A1044414

OpenCLフレームワークにおける実時間物体認識のための深層学習ニューラルネットワークの実装【JST・京大機械翻訳】

Implementation of deep learning neural network for real-time object recognition in OpenCL framework

著者 (5件)： Luo Yukui (VLSI Design and Automation Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, 3301 S Dearborn St., Chicago, IL 60616, USA) ,  Li Shuai (VLSI Design and Automation Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, 3301 S Dearborn St., Chicago, IL 60616, USA) ,  Sun Kuangyuan (VLSI Design and Automation Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, 3301 S Dearborn St., Chicago, IL 60616, USA) ,  Renteria Raul (VLSI Design and Automation Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, 3301 S Dearborn St., Chicago, IL 60616, USA) ,  Choi Ken (VLSI Design and Automation Laboratory, Department of Electrical and Computer Engineering, Illinois Institute of Technology, 3301 S Dearborn St., Chicago, IL 60616, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISOCC  ページ： 298-299  発行年： 2017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： 深い学習ニューラルネットワークは,その高い精度のため,信号処理,コンピュータビジョン,および多くの他の認識問題を扱うのに非常に強力である。CUDAベースのフレームワークは,深い学習モデルにおける主流である。本論文では,最先端の深い学習フレームワークのOpenCLに基づく実装について述べた。本研究は以下の寄与を示す。(1)リアルタイムオブジェクト認識フレームワークである。(2)著者らのフレームワークは,例えばMaliとAMDなどの様々な計算装置を通して作業することができる。(3)このフレームワークは,携帯機器(組込みシステム)または低電力アプリケーション(組込みシステムとFPGA)のような様々な制約状況に適用できる。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： *ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  応用プログラム ,  FPGA ,  *学習 ,  組込みシステム ,  *物体認識 ,  学習モデル ,  信号処理
準シソーラス用語： 低電力化 ,  携帯機器 ,  CUDA ,  *深層学習 ,  *実時間 ,  OpenCL , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： OpenCLフレームワーク ,  実時間 ,  物体認識 ,  深層学習 ,  ニューラルネットワーク ,  実装