マルチポート・メモリ・ベースのディープラーニングに関する研究

基于多端口内存的深度学习研究

• 批准号: 17K14668
• 负责人: 安 豊偉
• 金额: $ 2.08万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17K14668/
• 关键词: マルチポートメモリ; 画像認識; 特徴抽出回路; 最近傍探索; 電子デバイス・機器

本研究では、画像処理、画像認識、機械学習のために、複数バンクのマルチポートメモリを設計しました。このマルチポートメモリは、ロボティクス、携帯端末、ウェアラブル機器、自動車分野における多くのコンピュータビジョンおよび機械学習アプリケーションに高い並列性を提供することができます。開発されたマルチポートメモリを使用して、歩行者認識のために、セルベースのスライディングウィンドウ認識メカニズムを備えた方向性勾配（HOG）ヒストグラムとHaar-like記述子の両方を利用するデュアル機能ベースのオブジェクト認識コプロセッサが設計されています。 HOG及びHaar-like記述子の特徴抽出回路は、画像センサからのピクセル周波数に同期するピクセルベースのパイプラインアーキテクチャによって実現されました。各セル特徴ベクトルを抽出した後、セルベースのスライディングウィンドウ方式は、このセルを含むすべてのウィンドウに対して並列認識を可能になります。最近傍探索（NNS）分類器は、HOGおよびHaar-like特徴空間にそれぞれ適用されます。 2つの特徴ドメイン により、改良された精度で歩行者検出のためのバイナリ分類のハードウェアに優しい実装が可能になります。開発された5段階パイプラインによるHOG特徴抽出アーキテクチャは、制御ユニット、勾配方向（ビン）および勾配の大きさ計算のためのピクセル処理ユニット、および中間セル特徴を格納するための18ポートメモリを有する投票ユニットを含んでいます。Haar-like特徴では、Dxは左矩形と右矩形の差から導出され、Dyは上矩形と下矩形の差から導出されます。 w×hピクセルの入力画像が与えられると、1行のサブセルに対してw / 2中間DxおよびDy値のみが4ポートメモリに記憶されます。

This study is about the design of image processing, image recognition, machine learning, and multiple image processing. This is the first time that a computer has been installed in a computer. The open source database is used to identify the user's needs and to identify the user's needs. The open source database is used to identify the user's needs and to identify the user's needs. The open source database is used to identify the user's needs. The open source database is used to identify the user's needs and to identify the user's needs. HOG and Haar-like description of the characteristics of the extraction loop, the image of the number of cycles in the same period, the number of cycles in the same period. After extracting the characteristics of each category, the category of the category of the category, the category of the category, the category of the category Nearest Neighborhood Search (NNS) classifiers are suitable for both HOG and Haar-like feature spaces. 2. The characteristics and accuracy of the detection and classification of pedestrians are improved, and the installation is possible. The HOG feature extraction, control, alignment direction, alignment calculation, and alignment of the 5-segment segment HOG feature extraction, control, alignment, alignment Haar-like features are derived from the difference between the left rectangle and the right rectangle, and from the difference between the upper rectangle and the lower rectangle. w×h

项目成果

A Hardware Architecture for Cell-Based Feature-Extraction and Classification Using Dual-Feature Space

• DOI: 10.1109/tcsvt.2017.2726564
• 发表时间: 2018-10-01
• 期刊: IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY
• 影响因子: 8.4
• 作者: An, Fengwei;Zhang, Xiangyu;Mattausch, Hans Jurgen
• 通讯作者: Mattausch, Hans Jurgen

Parallelization of Hough transform for high-speed straight-line detection in XGA-size videos

XGA 尺寸视频中高速直线检测的霍夫变换并行化

• 发表时间: 2017
• 作者: Jungang Guan;Fengwei An;Lei Chen;Hans Juergen Mattausch
• 通讯作者: Hans Juergen Mattausch

A Vector-Quantization Compression Circuit With On-Chip Learning Ability for High-Speed Image Sensor

• DOI: 10.1109/access.2017.2762399
• 发表时间: 2017-01-01
• 期刊: IEEE ACCESS
• 影响因子: 3.9
• 作者: Huang，Zunkai;Zhang，Xiangyu;Feng，Songlin
• 通讯作者: Feng，Songlin

Object-recognition VLSI for pedestrian detection in automotive applications

用于汽车应用中行人检测的物体识别 VLSI

• 发表时间: 2017
• 作者: Fengwei An;Xiangyu Zhang;Lei Chen;Idaku Ishii
• 通讯作者: Idaku Ishii

Reconfigurable Block-based Normalization Circuit for On-chip Object Detection

用于片上物体检测的可重构块标准化电路

• 发表时间: 2017
• 作者: Aiwen Luo;Fengwei An;Yuki Fujita;Xiangyu Zhang;Lei Chen and Hans Juergen Mattausch
• 通讯作者: Lei Chen and Hans Juergen Mattausch