CVPRW/EVW2016

2016年6月26日~7月1日に米国ネバダ州ラスベガスで開催されたThe Twelfth IEEE Embedded Vision Workshop 2016 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2016) の併催WS) にてM1の氏家が研究発表を行いました (発表日は7月1日).

氏家の発表は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識ハードウェアの低電力化に関するものです.CNNは広範なクラスの画像を高精度で認識できる一方で,演算による負荷が大きくハードウェア実装においては消費電力が課題となっています.本発表ではCNNの演算負荷を低減するべく,負荷の小さい演算によって負荷の大きい演算の実行回数を削減するような計算手法を提案し,通常のCNNに比べ消費エネルギーを14.1%削減できることを確かめました.

  • Takayuki Ujiie, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
    “Approximated Prediction Strategy for Reducing Power Consumption of Convolutional Neural Network Processor,” in Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW) (Las Vegas, NV, USA), pp.870-876, July 2016.
    DOI: 10.1109/CVPRW.2016.113
カテゴリー: Conference/Workshop, Publication タグ: パーマリンク