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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.8
- 수록면
- 288 - 294 (7page)
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최근들어 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기술이 영상인식 등의 분야에서 널리 활용되고 있다. CNN에서 승산과 가산으로 수행되는 컨볼루션 처리는 단순한 연산이지만 하드웨어로 구현하는 데 문제가 되는 것은 승산을 수행하는데 필요한 계산시간이다. 컴퓨팅 파워의 사용에 문제가 없는 응용분야에서는 문제가 되지 않지만 임베디드용 딥러닝 시스템 등의 구현을 위한 하드웨어 칩설계에서는 많은 제한이 있다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상을 2진영상의 중첩으로 표현한 후, 병렬로 가산만을 이용하여 컨볼루션을 수행하는 병렬가산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 새롭게 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위한 실험을 통해 처리시간의 감소가 가능한 병렬가산 방식으로 컨볼루션을 수행할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 그레이스케일 영상 분해
3. 병렬가산 컨볼루션 알고리즘
4. 실험
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information processing Systems 25
[학술대회논문] - H. Lee / 2009 / Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations / Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning
[학술대회논문] - Y. LeCun / 2010 / Convolutional networks and applications in vision / International Symposium in Circuits and Systems(ISCAS)
[학술대회논문] - D. C. Ciresan / 2012 / Deep neural networks segment neuronal membranes in electron microscopy images / NIPS
[학술지(정기간행물)] - Tun-Wen Pai / 1992 / Bit Plane Decomposition and Shape Analysis for Morphological Skeletonization / SPIE 1818
[학술대회논문] - H. Lee / 2009 / Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations / Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning
[학술대회논문] - Y. LeCun / 2010 / Convolutional networks and applications in vision / International Symposium in Circuits and Systems(ISCAS)
[학술대회논문] - D. C. Ciresan / 2012 / Deep neural networks segment neuronal membranes in electron microscopy images / NIPS
[학술지(정기간행물)] - Tun-Wen Pai / 1992 / Bit Plane Decomposition and Shape Analysis for Morphological Skeletonization / SPIE 1818
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