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자료 검색결과

표준종류

정보통신단체표준(TTAS)

표준번호

TTAR-11.0070

구 표준번호

제개정일

2019-10-31

총 페이지

한글 표준명

임베디드 시스템을 위한 콘볼루션 신경망 경량화 지침(기술보고서)

영문 표준명

A Guideline for Lightening Convolutional Neural Networks for Embedded Systems (Technical Report)

한글 내용요약

콘볼루션 신경망은 영상 처리 등의 분야에서 다양한 응용에 활용되고 있는 대표적인 알고리즘으로, 전통적인 머신러닝 알고리즘에 비해 월등히 우수한 정확성을 제공하지만 연산량과 메모리 요구량이 크다. 따라서, 상대적으로 자원이 제한적인 임베디드 시스템에서 콘볼루션 신경망 기반 응용들을 효과적으로 실행하려면, 콘볼루션 신경망의 경량화 과정이 필수적이다. 본 기술보고서는 먼저 콘볼루션 신경망 경량화 기술 동향을 분석하고, 이를 기반으로 하여 임베디드 시스템을 위한 콘볼루션 신경망 경량화 지침을 제시한다. 이때, 사용하려는 콘볼루션 신경망과 목표 임베디드 시스템은 이미 정해져 있다고 가정한다. 마지막으로, 본 지침을 적용했던 실제 사례를 소개한다.

영문 내용요약

Convolutional neural network is a representative algorithm used in various applications in the field of computer vision, audio processing, and so on. It provides excellent accuracy but requires high computational cost. Therefore, to effectively run convolutional neural network based applications on resource-constrained embedded systems, lightening convolutional neural networks is essential. This technical report first analyzes the trend of approaches to lightweight convolutional neural networks, and then proposes a guideline for the lightening procedure for embedded systems. This guideline assumes that both the convolutional neural network to be used and the target embedded system are fixed. Finally, this report introduces an actual case applying the proposed guideline.