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J-GLOBAL ID：202002254593804698   整理番号：20A2025976

ドメイン変換に基づくステレオマッチングのためのGPUアクセラレータ【JST・京大機械翻訳】

A GPU Accelerator for Domain Transformation-Based stereo Matching

著者 (4件)： Chang Qiong (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Ibaraki, Japan) ,  Zha Aolong (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Ibaraki, Japan) ,  Masaki Onishi (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tsukuba, Ibaraki, Japan) ,  Maruyama Tsutomu (University of Tsukuba, Tsukuba, Ibaraki, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACAI 2019  ページ： 370-376  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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における深さ検出のための重要な技術であるステレオマッチングは,SLAMや自動駆動のような多くのアプリケーションで広く使用できる。ステレオマッチングシステムの高精度,高処理速度,および移動性は,これらのアプリケーションにおいて必要とされる。最近,人工知能技術の発展に伴い,多数のステレオマッチングアルゴリズムが提案され,精度が絶えず改善された。しかし,それらの高い計算量のため,現在のシステムの殆どは大規模ハードウェアプラットフォーム上で実行する必要がある。したがって,いくつかの研究者は,モバイルプラットフォーム上のステレオマッチングを加速する研究を結合する。本論文では,小型で低電力消費GPU上の最先端のステレオマッチングアルゴリズムドメイン変換を加速する新しい方法を提案した。提案手法は,コスト集約ステップ中のGPUのマルチ階層メモリ間のデータ転送の効率の改善に主に焦点を合わせ,それは3つの最適化ステップ,即ち,重み生成,凝集コストペナルティ化および波長符号化&復号化から成り,これは,ドメイン変換におけるコスト蓄積による浮動点データタイプを用いて発生する帯域幅廃棄物の解決を助けることができる。この方法を用いることにより,最大視差が128のとき,1280x375ピクセル画像に対してJetson TX2 GPU上で35fpsを達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  凝集 ,  最適化 ,  画素 ,  復号化 ,  計算量 ,  人工知能 ,  視差 ,  応用プログラム ,  帯域幅 ,  データ転送 ,  コンピュータビジョン ,  *ステレオ音響 ,  *ステレオマッチング ,  *アクセラレータ ,  改変

著者キーワード (4件)： ドメイン変換 ,  埋め込みGPU ,  ジェットオンTX2 ,  ステレオビジョン

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ドメイン ,  ステレオマッチング ,  GPU ,  アクセラレータ