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深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像認識が高精度の画像認識を行う技術として、車の自動運転用カメラや監視カメラなどにおいて注目されている。CNNモデルの複雑化と画像認識に入力する画像の高解像度化に伴い、畳み込み演算量が年々、爆発的に増加しているため、低消費電力かつ低遅延時間のCNN処理を行うハードウエアが求められている。
そこで、本研究では低消費電力かつ低遅延時間のCNN処理を行う目的で、撮像素子とCNN演算回路を同一ICに集積化した「デジタルIn-Imager二次元畳み込みニューラルネットワークアクセラレータIC」を提案し動作原理を実証した。
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