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J-GLOBAL ID：202002255515677570   整理番号：20A2274081

ピクセルプロセッサアレイ上の完全埋込み高速畳込みネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Fully Embedding Fast Convolutional Networks on Pixel Processor Arrays

著者 (5件)： Bose Laurie (University of Bristol, Bristol, UK) ,  Dudek Piotr (University of Manchester, Manchester, UK) ,  Chen Jianing (University of Manchester, Manchester, UK) ,  Carey Stephen J. (University of Manchester, Manchester, UK) ,  Mayol-Cuevas Walterio W. (University of Bristol, Bristol, UK)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12374  ページ： 488-503  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画素プロセッサアレイ(PPA)ビジョンセンサのためのCNN推論の新しい方法を提案し,それらの大規模並列性とアナログ計算能力を利用するように設計した。PPAセンサは,光捕獲,データ蓄積および計算が可能な各PEを有する処理要素(PEs)のアレイから成り,センサデバイス上で様々なコンピュータビジョンプロセスを直接実行することを可能にする。このアプローチの背後にある重要なアイデアは,PPAセンサ自体のPE内のネットワーク重み「ピクセル内」を保存し,複数の異なる画像畳込みのような様々な計算を可能にし,並列に行うことである。提案手法は,PPAセンサ上で,畳み込み層,最大プール,ReLu,および最終完全接続層を完全に実行でき,一方,未利用計算資源を残さない。これは,画像畳込みを順次計算するためにセンサレベル処理のみを使用する以前の研究と対照的であり,計算を完了するために外部ディジタルプロセッサにデータを転送しなければならない。著者らは,SCAMP-5ビジョンシステムに関する著者らのアプローチを実証して,1秒あたり3000フレーム以上と93%以上の分類精度でMNISTデジタル分類ネットワークにおける推論を実行した。これは,外部処理を必要としない,PPA視覚センサ上で完全に行われたCNN推論を示す最初の研究である。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *ネットワーク ,  アナログ系 ,  データ蓄積 ,  画素 ,  ディジタル方式 ,  コンピュータビジョン ,  センサ ,  光トラッピング ,  視覚センサ
準シソーラス用語： *プロセッサアレイ ,  分類精度 ,  センサデバイス ,  *高速畳込み , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 低レベルビジョン ,  PPA ,  CNN ,  視覚センサ ,  エッジコンピューティング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (4件)： ピクセル ,  プロセッサアレイ ,  埋込み ,  高速畳込み