論文の概要: Fully Embedding Fast Convolutional Networks on Pixel Processor Arrays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12525v1
- Date: Mon, 27 Apr 2020 01:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 05:31:20.197820
- Title: Fully Embedding Fast Convolutional Networks on Pixel Processor Arrays
- Title（参考訳）: ピクセルプロセッサアレイ上の高速畳み込みネットワークの完全埋め込み
- Authors: Laurie Bose, Jianing Chen, Stephen J. Carey, Piotr Dudek, Walterio
Mayol-Cuevas
- Abstract要約: 本稿では,PPA(Pixel processor array)視覚センサのための新しいCNN推論手法を提案する。
提案手法は, 畳み込み層, 最大プーリング, ReLu, およびPPAセンサ上に完全に接続された最終層を実現する。
これは、外部処理を必要としないPPA視覚センサデバイスのプロセッサアレイで完全に行われたCNN推論を示す最初の研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.531637803429277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel method of CNN inference for pixel processor array (PPA)
vision sensors, designed to take advantage of their massive parallelism and
analog compute capabilities. PPA sensors consist of an array of processing
elements (PEs), with each PE capable of light capture, data storage and
computation, allowing various computer vision processing to be executed
directly upon the sensor device. The key idea behind our approach is storing
network weights "in-pixel" within the PEs of the PPA sensor itself to allow
various computations, such as multiple different image convolutions, to be
carried out in parallel. Our approach can perform convolutional layers, max
pooling, ReLu, and a final fully connected layer entirely upon the PPA sensor,
while leaving no untapped computational resources. This is in contrast to
previous works that only use a sensor-level processing to sequentially compute
image convolutions, and must transfer data to an external digital processor to
complete the computation. We demonstrate our approach on the SCAMP-5 vision
system, performing inference of a MNIST digit classification network at over
3000 frames per second and over 93% classification accuracy. This is the first
work demonstrating CNN inference conducted entirely upon the processor array of
a PPA vision sensor device, requiring no external processing.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,PPA(Pixel processor array)視覚センサのCNN推論手法を提案する。
PPAセンサーは一連の処理要素(PE)で構成され、各PEは光キャプチャ、データストレージ、計算が可能で、様々なコンピュータビジョン処理をセンサーデバイスに直接実行することができる。
このアプローチの背景にある重要な考え方は、PPAセンサ自体のPE内にネットワーク重みを「ピクセル内」に格納し、複数の異なる画像畳み込みなどの様々な計算を並列に実行できるようにすることである。
提案手法では, 最大プール, ReLu などの畳み込み層と, PPA センサ上に完全に完全に接続された最終層を動作させることができる。
これは、センサレベルの処理だけで画像畳み込みを逐次計算し、データを外部のデジタルプロセッサに転送し、計算を完了するという以前の研究とは対照的である。
提案手法はSCAMP-5ビジョンシステムにおいて,MNIST桁分類網を毎秒3000フレーム以上,93%以上の分類精度で推定する手法である。
これは、外部処理を必要としないPPA視覚センサデバイスのプロセッサアレイで完全に行われたCNN推論を示す最初の研究である。
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