Research of feature extractable image sensor for deep learning-based image recognition
基于深度学习的图像识别特征提取图像传感器研究
基本信息
- 批准号:20K04630
- 负责人:
- 金额:$ 2.83万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
極低消費電力で動作する画像認識用CMOSイメージセンサを実現するため,2022年度は実証TEGの設計を行った.画像認識モードは,特徴量として一次微分フィルタ画像を出力可能な画素,定常電流を消費しない画素ソースフォロファ回路およびA/D変換器,から構成している.また,特徴量データセットを生成し,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に学習させることで,データ量を大幅に削減しても高い認識精度が得られる目途を得た.- 実証TEG設計において,通常画像を読み出す際には33.3uAの消費電流が必要な画素読み出し回路を,特徴量モードでは0.317uAと極めて低い消費電力で読み出し可能な目途を得た.A/D変換器は試作チップの評価を完了した.実証TEG設計は完了しているが,半導体不足などのため試作日程が遅延しており,試作は2023年度を予定している.- 2021年度は公開されている学習済みニューラルネットワークを用いて画像認識を試行したが認識率は5%程度と低くなることが分かった.今年度は,公開されているPersonデータセットを特徴量データセットに変換し,特徴量学習済みCNNを作成し画像分類を行ったところ,従来画像の分類精度が98.3%であるのに対して,特徴量はデータ量を95%削減しても認識精度は96.9%と非常に高い分類精度を実現できることを示した.特徴量データセットは,公開データセットを変換することで容易に生成可能であり,学習済みネットワークを低コストで作成することが可能である.- 2021年度に検討した小面積画素の駆動方法および読み出し方法を検討し,イメージセンサの出力データ量を通常画像の1/16に低減する手法を考案した.2023年度はこの手法をもとに,大規模データセットを特徴量データセットに変換し,物体認識モデルを学習することで,複雑な画像認識問題に取り組むことを予定している.
Very low power consumption, image recognition, CMOS technology, implementation, 2022 implementation, TEG design Image recognition: first order differential image output: pixel constant current consumption: pixel constant current: pixel output: pixel constant current: pixel output: constant current: pixel output: pixel output In addition, the feature quantity data can be generated and learned on the Internet (CNN), and the data quantity can be greatly reduced to achieve high cognitive accuracy.- The TEG design is verified to have a typical image output of 33.3uA consumption current, a required pixel output, a characteristic value of 0.317uA, a low power consumption, and a possible output. The A/D converter is tested and evaluated. TEG design has been completed, semiconductor shortage, trial schedule has been postponed, trial schedule has been scheduled for 2023.- In 2021, the awareness rate was 5% lower than that of the public. This year, the classification accuracy of the new image is 98.3% and the classification accuracy of the new image is 95% lower than that of the new image. The classification accuracy of the new image is 96.9%. Features: Open to the public, easy to create, easy to learn, easy to create. In 2021, the method of moving small area pixels was discussed, and the output of the pixel was reduced by 1/16 of the normal image. In 2023, the method of moving large area pixels was discussed, and the characteristic value was changed. The object recognition was studied. The problem of complex image recognition was determined.
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
CMOSイメージセンサ内で抽出可能な特徴量が画像認識に与える影響の解析
CMOS图像传感器可提取特征对图像识别的影响分析
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:大須賀裕宇;大倉俊介
- 通讯作者:大倉俊介
Feature Extractable CMOS Image Sensor and Image Classification Using Convolutional Neural Network
使用卷积神经网络进行特征提取的 CMOS 图像传感器和图像分类
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Okura;K. Yamamoto;Y. Osuka;Y. Morikaku;K. Yoshida
- 通讯作者:K. Yoshida
A Variable-Resolution SAR ADC with 10-bit Image Capturing Mode and 5-bit Feature Extraction Mode
具有 10 位图像捕获模式和 5 位特征提取模式的可变分辨率 SAR ADC
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Koshiro Itsuki;Ai OTANI;Hiroaki OGAWA and Shunsuke OKURA
- 通讯作者:Hiroaki OGAWA and Shunsuke OKURA
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