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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- (사)국제문화기술진흥원 The International journal of advanced culture technology The International journal of advanced culture technology 제4권 제4호
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 23 - 29 (7page)
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In this paper, the learning technique for CNN processor on vehicle is proposed. In the case of conventional CNN processors, weighted values learned through training are stored for use, but when there is distortion in the image due to the weather conditions, the accuracy is decreased. Therefore, the method of enhancing the input image for classification is general, but it has the weakness of increasing the processor size. To solve this problem, the CNN performance was improved in this paper through the learning method of the distorted image. As a result, the proposed method showed improvement of approximately 38% better accuracy than the conventional method.
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http://www.nvidia.com/object/advanced-driver-assistance-systems.html
https://indico.cern.ch/event/395242/attachments/791742/1085286/DEEP_LEARNING_ON_MPPA_MANYCORE _P ROCESSOR_V2.2.pdf
Clément Farabet / 2010 / Hardware accel-erated convolutional neural networks for synthetic vision systems / Proceedings of 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems
Alex Krizhevsky / 2016 / ImageNet Classification with Deep Con-volutional Neural Networks / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38(10):1943~1955
Yangqing Jia / 2014 / Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding / Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia
https://indico.cern.ch/event/395242/attachments/791742/1085286/DEEP_LEARNING_ON_MPPA_MANYCORE _P ROCESSOR_V2.2.pdf
Clément Farabet / 2010 / Hardware accel-erated convolutional neural networks for synthetic vision systems / Proceedings of 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems
Alex Krizhevsky / 2016 / ImageNet Classification with Deep Con-volutional Neural Networks / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 38(10):1943~1955
Yangqing Jia / 2014 / Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding / Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia
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