論文の概要: Lightweight, error-tolerant edge detection using memristor-enabled stochastic logics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16908v2
- Date: Wed, 20 Mar 2024 07:05:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 21:28:43.163552
- Title: Lightweight, error-tolerant edge detection using memristor-enabled stochastic logics
- Title（参考訳）: メムリスタ対応確率論理を用いた軽量・耐エラーエッジ検出
- Authors: Lekai Song, Pengyu Liu, Jingfang Pei, Yang Liu, Songwei Liu, Shengbo Wang, Leonard W. T. Ng, Tawfique Hasan, Kong-Pang Pun, Shuo Gao, Guohua Hu,
- Abstract要約: 本稿では,基本的な画像処理技術であるエッジ検出のための計算手法を提案する。
具体的には,メムリスタを論理回路に統合し,メムリスタの性質を利用して数値符号化と処理のためのコンパクトな論理を実現する。
その結果、軽量でエラーに耐性のあるエッジビジョンハードウェアやシステムを開発する上で、エッジ検出アプローチの大きな可能性を浮き彫りにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.380295493983075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The demand for efficient edge vision has spurred the interest in developing stochastic computing approaches for performing image processing tasks. Memristors with inherent stochasticity readily introduce probability into the computations and thus enable stochastic image processing computations. Here, we present a stochastic computing approach for edge detection, a fundamental image processing technique, facilitated with memristor-enabled stochastic logics. Specifically, we integrate the memristors with logic circuits and harness the stochasticity from the memristors to realize compact stochastic logics for stochastic number encoding and processing. The stochastic numbers, exhibiting well-regulated probabilities and correlations, can be processed to perform logic operations with statistical probabilities. This can facilitate lightweight stochastic edge detection for edge visual scenarios characterized with high-level noise errors. As a practical demonstration, we implement a hardware stochastic Roberts cross operator using the stochastic logics, and prove its exceptional edge detection performance, remarkably, with 95% less computational cost while withstanding 50% bit-flip errors. The results underscore the great potential of our stochastic edge detection approach in developing lightweight, error-tolerant edge vision hardware and systems for autonomous driving, virtual/augmented reality, medical imaging diagnosis, industrial automation, and beyond.
- Abstract（参考訳）: 効率的なエッジビジョンの需要は、画像処理タスクを実行するための確率計算手法の開発への関心を喚起した。
固有確率性を持つメムリスタは、容易に確率を計算に導入し、確率的画像処理計算を可能にする。
本稿では,基本的な画像処理技術であるエッジ検出のための確率計算手法を提案する。
具体的には、メムリスタを論理回路に統合し、メムリスタからの確率性を利用して、確率数符号化と処理のためのコンパクトな確率論理を実現する。
確率数は、よく制御された確率と相関を示し、統計確率で論理演算を行うことができる。
これにより、高レベルのノイズエラーを特徴とするエッジ視覚シナリオに対する軽量な確率的エッジ検出が容易となる。
実演として,確率論理を用いたハードウェア確率的ロバーツクロス演算系を実装し,その例外的エッジ検出性能を顕著に証明し,50%ビットフリップ誤差に耐えながら計算コストを95%削減した。
この結果は、軽量でエラー耐性のあるエッジビジョンハードウェアと、自動運転、バーチャル/拡張現実、医療画像診断、産業自動化などのためのシステムを開発する上で、我々の確率的エッジ検出アプローチの大きな可能性を浮き彫りにした。
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