Live Demonstration: CNN Inference on the Focal Plane with a Pixel Processor Array
Live Demonstration: CNN Inference on the Focal Plane with a Pixel Processor Array
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现场演示：使用像素处理器阵列在焦平面上进行 CNN 推理
DOI：
10.1109/iscas45731.2020.9180959
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Carey S
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Carey S
我们在像素处理器阵列设备上提出了一种新的CNN推理方法，使用手写数字（数字0-9）分类任务进行演示，神经网络计算的所有步骤都在焦平面上执行。我们部署的视觉芯片（SCAMP-7）在图像传感器中集成了一个256×256处理器元件阵列（PE）。算法运行速度超过3000帧/秒，分类准确率超过90%，传感器芯片只输出10个与分类分数对应的标量值。
We present a novel method of CNN inference on a pixel processor array device, demonstrating it using a handwritten digit (digits 0–9) classification task, with all steps of the neural network computation performed on the focal plane. The vision chip that we deploy (SCAMP-7) has a 256×256 array of processor elements (PE) integrated within the image sensor. The algorithm runs at over 3000 frames per second (FPS) and over 90% classification accuracy, with the sensor chip only outputting ten scalar values corresponding to the classification scores.