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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 58 - 61 (4page)
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In this paper, we propose a convolution operation structure to accelerate the operation of convolution in YOLO v2 Tiny model. When a deep learning model is operated in hardware through a GPU, there is a problem of accessing and calculating the same data multiple times due to the small memory capacity of the hardware. To compensate for this problem, we propose a channel convolution method and a pipelining operation structure in the proposed convolution operation structure. Through channel convolution, the result is output without storing the partial sum generated during the convolution operation, and the access time for storing and loading in DDR memory and block ram is minimized. In addition, through pipeline convolution, the operation speed is improved by 2.57 times compared to general convolution.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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