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J-GLOBAL ID：202002215598677636   整理番号：20A1248694

埋め込みビジョンシステムのための深層学習を用いた画像処理アーキテクチャの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing image processing architecture using deep learning for embedded vision systems

著者 (4件)： Udendhran R. (Department of Computer Science, Bharathidasan University, Trichy, India) ,  Balamurugan M. (Department of Computer Science, Bharathidasan University, Trichy, India) ,  Suresh A. (Department of Computer Science and Engineering, Nehru Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Varatharajan R. (Department of Electronics and Communication Engineering, Sri Ramanujar Engineering College, Chennai- 600127, Tamil Nadu, India)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 76  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,埋め込まれたビジョンの成功と能力が埋め込まれた応用において示されている。埋め込まれた医療応用のような電子デバイスへの視覚の埋め込みは,画像処理技術の進歩と同様に,深い学習アルゴリズムと統合された高性能プロセッサの利用可能性によって駆動されている。しかし,埋め込まれたビジョンシステムにおける画像処理を含むことは,オブジェクトを検出するために単一画像を処理するための膨大な量の計算能力を必要とし,埋め込みシステムにおいて実装することは非常に困難である。深い学習アルゴリズムを実行して,タスク特定のデータセットに関してそれをテストすることは,強化した結果を提供することができた。本論文では,埋め込まれた視覚システムのための深い学習を用いて画像処理アーキテクチャを強化するためのアプローチを提案して解析した。深い学習アルゴリズムを実行して,埋め込まれた視覚に関してそれをテストすることは,効果的結果を生Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *画像処理 ,  演算プロセッサ ,  *計算機アーキテクチャ ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 埋込みシステム ,  医療応用 ,  視覚システム ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 深層学習 ,  組込みビジョンシステム ,  組込みシステム ,  画像処理 ,  特徴抽出 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  Google開始ネットワーク

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)： 埋め込み ,  ビジョン ,  深層学習 ,  画像処理 ,  アーキテクチャ ,  強化