論文の概要: Hardware-Algorithm Re-engineering of Retinal Circuit for Intelligent Object Motion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08320v3
• Date: Fri, 06 Dec 2024 13:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:53:57.988837
• Title: Hardware-Algorithm Re-engineering of Retinal Circuit for Intelligent Object Motion Segmentation
• Title（参考訳）: 知的物体運動セグメンテーションのための網膜回路のハードウェア・アルゴリズムによる再設計
• Authors: Jason Sinaga, Victoria Clerico, Md Abdullah-Al Kaiser, Shay Snyder, Arya Lohia, Gregory Schwartz, Maryam Parsa, Akhilesh Jaiswal,
• Abstract要約: 我々は、哺乳類網膜の基本的な視覚的特徴であるOMS(Object Motion Sensitivity)に焦点をあてる。 イメージセンサの内部にOMS機能を実装する新しいCMOS回路を提案する。 提案するCMOS回路設計の機能と再構成性は,180nm 技術におけるCadence シミュレーションにより検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advances in retinal neuroscience have fueled various hardware and algorithmic efforts to develop retina-inspired solutions for computer vision tasks. In this work, we focus on a fundamental visual feature within the mammalian retina, Object Motion Sensitivity (OMS). Using DVS data from EV-IMO dataset, we analyze the performance of an algorithmic implementation of OMS circuitry for motion segmentation in presence of ego-motion. This holistic analysis considers the underlying constraints arising from the hardware circuit implementation. We present novel CMOS circuits that implement OMS functionality inside image sensors, while providing run-time re-configurability for key algorithmic parameters. In-sensor technologies for dynamical environment adaptation are crucial for ensuring high system performance. Finally, we verify the functionality and re-configurability of the proposed CMOS circuit designs through Cadence simulations in 180nm technology. In summary, the presented work lays foundation for hardware-algorithm re-engineering of known biological circuits to suit application needs.
• Abstract（参考訳）: 網膜神経科学の最近の進歩は、コンピュータビジョンタスクのための網膜に触発されたソリューションを開発するための様々なハードウェアとアルゴリズムの取り組みを加速させた。 本研究では,哺乳動物網膜の基本的な視覚的特徴であるOMS(Object Motion Sensitivity)に着目した。 EV-IMOデータセットからのDVSデータを用いて,エゴモーションの存在下での動作セグメンテーションのためのOMS回路のアルゴリズム実装の性能を解析する。 この総論的な分析は、ハードウェア回路の実装から生じる基礎的な制約を考察する。 本稿では,画像センサの内部にOMS機能を実装した新しいCMOS回路を提案する。 動的環境適応のためのインセンサー技術はシステム性能の確保に不可欠である。 最後に,180nm技術におけるCadenceシミュレーションにより,提案したCMOS回路設計の機能と再構成性を検証する。 まとめると、本論文は、応用ニーズに合うように、既知の生体回路のハードウェア・アルゴリズム再設計の基礎を定めている。

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