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저자정보
김승빈 (울산과학기술원) 이규호 (울산과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
829 - 832 (4page)

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Despite of its high accuracy, 3D-CNN, which is neural network for action recognition, have not been able to be utilized in mobile processor due to massive computation and memory footprint of 3D convolution. To facilitate real-time operation of 3D-CNN for hand gesture recognition, this paper proposes two key features: 1) Inter-frame Differential Aware(IDA) input method to maximally utilize the activation sparsity; 2) IDA Network(IDANet) optimized for IDA input method for reducing network parameter. IDANet reduced 96% of parameters and achieved 83.2 activation sparsity throughout the network and 79.97% accuracy on NvGesture data set. As a result, IDANet suggest possibility of real-time operation of 3D-CNN for hand gesture recognition in a mobile platform.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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