論文の概要: AnalogNet: Convolutional Neural Network Inference on Analog Focal Plane Sensor Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01765v2
• Date: Sun, 21 Jun 2020 17:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 00:22:02.514868
• Title: AnalogNet: Convolutional Neural Network Inference on Analog Focal Plane Sensor Processors
• Title（参考訳）: AnalogNet: アナログ平面センサプロセッサにおける畳み込みニューラルネットワーク推論
• Authors: Matthew Z. Wong (1), Benoit Guillard (2), Riku Murai (1), Sajad Saeedi (3), Paul H.J. Kelly (1) ((1) Imperial College London, (2) EPFL Swiss Federal Institute of Technology Lausanne, (3) Ryerson University)
• Abstract要約: アナログ平面センサプロセッサ(FPSP)と呼ばれるユニークな種類のデバイスの性能を利用した高速でエネルギー効率の良い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 センサアレイが収集したデータを別のプロセッサに送信して処理する従来のビジョンシステムとは異なり、FPSPは撮像装置自体でデータを処理できる。 提案するアーキテクチャはAnalogNetと呼ばれ,MNISTの手書き文字認識タスクにおいて,1フレームあたり0.7mJの速度で96.9%の精度で動作可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a high-speed, energy-efficient Convolutional Neural Network (CNN) architecture utilising the capabilities of a unique class of devices known as analog Focal Plane Sensor Processors (FPSP), in which the sensor and the processor are embedded together on the same silicon chip. Unlike traditional vision systems, where the sensor array sends collected data to a separate processor for processing, FPSPs allow data to be processed on the imaging device itself. This unique architecture enables ultra-fast image processing and high energy efficiency, at the expense of limited processing resources and approximate computations. In this work, we show how to convert standard CNNs to FPSP code, and demonstrate a method of training networks to increase their robustness to analog computation errors. Our proposed architecture, coined AnalogNet, reaches a testing accuracy of 96.9% on the MNIST handwritten digits recognition task, at a speed of 2260 FPS, for a cost of 0.7 mJ per frame.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アナログFPSP(Focal Plane Sensor Processors)と呼ばれる,センサとプロセッサが同一のシリコンチップ上に組み合わさったユニークな種類のデバイスの機能を利用する,高速でエネルギー効率のよい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 センサアレイが収集したデータを別のプロセッサに送信して処理する従来のビジョンシステムとは異なり、FPSPは撮像装置自体でデータを処理できる。 このユニークなアーキテクチャは、限られた処理資源と近似計算を犠牲にして、超高速画像処理と高エネルギー効率を可能にする。 本研究では、標準的なCNNをFPSPコードに変換する方法を示し、アナログ計算エラーに対するロバスト性を高めるためにネットワークをトレーニングする方法を示す。 提案するアーキテクチャはAnalogNetと呼ばれ,MNISTの手書き文字認識タスクにおいて,1フレームあたり0.7mJの速度で96.9%の精度で動作可能である。

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