GP-GPU를 이용한 보행자 추론 CNN

정준모

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정준모 (Seokyeong University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제21권 제3호

발행연도: 2017.9

수록면: 244 - 247 (4page)

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본 논문에서는 GP-GPU를 활용한 보행자 추론 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 구현했다. CNN은 구조를 정한 후, 학습에서 얻은 가중치를 이용해 기존 연구인 256개의 스레드를 가지는 GP-GPU를 활용해 추론을 수행했다. 학습에는 Inter i7-4470 CPU와 Matlab을 사용했다. Dataset은 Daimler Pedestrian Dataset을 사용했다. GP-GPU는 PCIe를 이용해 PC로부터 제어를 받으며, FPGA로 동작한다. 각 레이어의 depth와 size에 따라 스레드를 할당했다. 풀링 레이어의 경우는 over warpping pooling을 사용했기 때문에 횡영역과 종영역에 추가적인 연산을 수행했다. 한 번의 추론에는 약 12ms가 걸린다.

#Pedestrian Inference #CNN #GP-GPU #Multithread #SIMT

참고문헌 (9)

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[학술지(정기간행물)] - P. Dollar / 2012 / Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (4) : 743 ~ 761

[인터넷자원] - / / http://darkpgmr.tistory.com/

[인터넷자원] - / / http://www.gavrila.net/Research/Pedestrian_Detection/Daimler_Pedestrian_Benchmark_D/Daimler_Mono_Ped__Detection_Be/daimler_mono_ped__detection_be.html

[학술지(정기간행물)] - 김도현 / 2016 / 타일 기반 그래픽 파이프라인 구조를 사용한 SIMT 구조 GP-GPU 설계 / 전기전자학회논문지 20 (1) : 75 ~ 81

[학술지(정기간행물)] - 이관호 / 2017 / 슈퍼스칼라 구조를 갖지 않는 고성능 Stream Processor 설계 / 전기전자학회논문지 21 (1) : 77 ~ 80

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정준모

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주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 TOP 10% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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