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J-GLOBAL ID：202002210892021362   整理番号：20A1245107

CPU上の画像データベースとビデオを処理するための高速でスケーラブルな2D畳込みと相互相関【JST・京大機械翻訳】

Fast and Scalable 2D Convolutions and Cross-correlations for Processing Image Databases and Videos on CPUs

著者 (3件)： Carranza Cesar (Pontificia Universidad Cato ́lica del Peru ́,Sectio ́n Electricidad y Electro ́nica,Lima,Peru ́,32) ,  Llamocca Daniel (Oakland University,Electrical and Computer Engineering Department,Rochester,MI,USA) ,  Pattichis Marios (The University of New Mexico,Department of Electrical and Computer Engineering,Albuquerque,NM,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SSIAI  ページ： 70-73  発行年： 2020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： いくつかの画像とビデオ解析タスクにおける畳込みニューラルネットワーク(CNNs)の優位な利用は,大規模画像とビデオデータベースのためにそれらを計算するための基礎となるソフトウェアライブラリの注意深い再評価を必要とする。大規模画像データベースや大画像サイズのビデオに適用できる開発法に注目した。ベクトルベースのメモリI/Oの使用を通してスループットを最大化し,すべての利用可能な物理的コア上で実行する最適化された2D FFTライブラリを最適化する方法を開発した。また,任意の大きな画像をより小さい,最適なブロックに分解する方法を示した。これはオーバーラップと付加の使用により効果的に処理できる。著者らのアプローチは,5つの・5カーネルに対してTensorflowより優れており,11の11の11のカーネルに対してTensorflowよりも著しく優れていたCopyright 2020 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： 記憶装置 ,  最適化 ,  *畳込み ,  ベクトル ,  *録画装置 ,  *二次元 ,  スループット ,  *画像データベース
準シソーラス用語： 相互相関 ,  ソフトウェアライブラリー ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： CPU ,  画像データベース ,  ビデオ ,  2D ,  畳込み ,  相互相関