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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 55 - 62 (8page)
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CNN은 컴퓨터 영상 인식 부분에서 높은 성능을 보여주고 있으나 많은 연산양을 요구하는 단점으로 인해 전력이나 연산 능력에 제한이 있는 임베디드 환경에서는 사용하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위해 CNN을 위한 가속회로나 가지치기 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 기존의 가지치기 기법은 가속 회로의 구조를 고려하지 않아서, 가지치기된 CNN을 위한 가속 회로는 비효율적인 구조를 가지게 된다. 이 논문에서는 가속 회로의 구조를 고려한 새로운 가지치기 기법인 Conv-XP 가지치기를 제안한다. Conv-XP 가지치기에서는 ‘X’와 ‘+’ 모양의 두 가지 패턴으로만 가지치기함으로써, 이 기법으로 가지치기된 CNN을 위한 가속 회로의 구조를 단순하게 설계할 수 있도록 하였다. 실험 결과에 따르면, Conv-XP와 같이 가지치기 패턴을 제한하여도 CNN의 성능이 악화되지 않으며, 가속 회로의 면적은 12.8%을 감소시킬 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CNN
Ⅲ. Conv-XP
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
김영진 / 2016 / CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 / 한국정보통신학회논문지 20(9):1649~1656
권신혜 / 2017 / 기계학습 기반의 영화흥행예측 방법 비교: 인공신경망과 의사결정나무를 중심으로 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 7(4):593~601
A. Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems :1097~1105
K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / Proceedings of International Conference on Learning Representations :1~14
C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition :1~9
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K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / Proceedings of International Conference on Learning Representations :1~14
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