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【24h】

2次元連続DP (2DCDP)のハードウェア実装による高速化とメモリ使用量の軽減

机译:通过实施2D连续DP(2DCDP)硬件加快并减少内存使用

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摘要

我々は,入力画像と参照画像の間でスポッテイング認識が可能な全画素最適対応アルゴリズムである2DCDP(2次元連続DP)のハードウェア実装を進めている.スポッテイング認識とは画像の認識とセグメンテーションを同時的に行うことである.全画素最適対応を実現するには,参照画像の全画素を入力画像中の部分領域の全画素に非線形に最適対応させる必要があり,ソフトウェア実装では,膨大な計算量とメモリ量を消費する.本稿では,2DCDPの効率的な実行を狙いとして設計を進めているハードウェア·アーキテクチャの概要を紹介する.計算量の効率化には累積値計算部の並列化を行い,メモリ使用量の軽減にはトグルメモリ構造を用いた.また,その性能およびメモリ使用量を見積もったので報告する.
机译:我们正在进行2DCDP(2D连续DP)的硬件实现,这是一种全像素最佳支持算法,可以在输入图像和参考图像之间进行点识别。点识别是图像和分割的同时识别。为了实现最佳的全像素对应,有必要以非线性方式将参考图像的所有像素与输入图像中部分区域的所有像素最佳地对应,并且软件实现会消耗大量的计算和内存。本文概述了旨在有效执行2DCDP的硬件架构。累计值计算单元被并行化以提高计算量的效率,并且切换存储器结构被用于减少存储器使用量。此外,我们估计其性能和内存使用情况。

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