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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 76 - 79 (4page)
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Many deep learning studies have been conducting for real-time object detection and tracking. Much of the computation generated during deep learning training has an adverse effect on Real-Time performance. If deep learning architecture is implemented as hardware, deep learning-based image processing performance can be improved that operates as Real-Time. In this paper, we design Pooling IP that can be used universally in various deep learning architectures. Additional deployment of Skipping modules internally enhances user convenience and operational performance. The design was validated in the Xilinx Vivado 2018.2 environment. Users can quickly design the desired deep learning architecture by using the Pooling IP covered in this paper. In the future, other layers of deep learning architecture will also be IP to create a universally available IP environment. We will work on designing a hardware accelerator that can be used universally in any deep learning architecture.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
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