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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.16 No.2
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 113 - 119 (7page)
- DOI
- 10.5626/JCSE.2022.16.2.113
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In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have achieved remarkable performance enhancement, and researchers have endeavored to use CNN applications on power-constrained mobile devices. Accordingly, low-power and high-performance CNN accelerators for mobile devices are receiving significant attention. This paper presents the overall process of designing optimal CNN accelerator platforms for mobile devices based on algorithm, architecture, and memory system co-design while introducing various existing studies related to specific research fields.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. OVERALL PROCESS OF IMPLEMENTING OPTIMAL CNN ACCELERATOR PLATFORMS FOR MOBILE DEVICES
III. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (52)
참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," in Proceedings of 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, NV, USA, 2016, pp. 770-778.
C. Xie, M. Tan, B. Gong, J. Wang, A. L. Yuille, and Q. V. Le, "Adversarial examples improve image recognition," in Proceedings of 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, 2020, pp. 816-825.
L. Zhang, J. Song, A. Gao, J. Chen, C. Bao, and K. Ma, "Be your own teacher: improve the performance of convolutional neural networks via self distillation," in Proceedings of 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Korea, 2019, pp. 3712-3721.
T. He, Z. Zhang, H. Zhang, Z. Zhang, J. Xie, and M. Li, "Bag of tricks for image classification with convolutional neural networks," in Proceedings of 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, CA, USA, 2019, pp. 558-567.
A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “MobileNets: efficient convolutional neural networks for mobile vision applications,” 2017 [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1704.04861.
C. Xie, M. Tan, B. Gong, J. Wang, A. L. Yuille, and Q. V. Le, "Adversarial examples improve image recognition," in Proceedings of 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, WA, USA, 2020, pp. 816-825.
L. Zhang, J. Song, A. Gao, J. Chen, C. Bao, and K. Ma, "Be your own teacher: improve the performance of convolutional neural networks via self distillation," in Proceedings of 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Seoul, Korea, 2019, pp. 3712-3721.
T. He, Z. Zhang, H. Zhang, Z. Zhang, J. Xie, and M. Li, "Bag of tricks for image classification with convolutional neural networks," in Proceedings of 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, CA, USA, 2019, pp. 558-567.
A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, and H. Adam, “MobileNets: efficient convolutional neural networks for mobile vision applications,” 2017 [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1704.04861.
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