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Ref. Ghodrati, Soroush, et al. "Planaria: Dynamic architecture fission for spatial multi-tenant acceleration of deep neural networks." 2020 53rd Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO). IEEE, 2020. 본 논문은 진행중인 Auto Driving 관련 프로젝트의 Insight를 위해 읽었기 때문에 필요한 내용만 간추려 요약하였습니다. Abstract Deep Neural Networks(DNNs)이 실생활의 많은 Application에서 사용됨에 따라 빠른 속도로 산업과 시장에 적용되었습니다. 기술이 발전..

출처 : Liu, Jiawen, et al. "Processing-in-memory for energy-efficient neural network training: A heterogeneous approach." 2018 51st Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO). IEEE, 2018. Abstract : Nerural Networks(NNs)는 Image classification, speech recognition, object detection, computer vision 등 다양한 분야의 application에 활용되고 있습니다. 하지만 현재 Neural Networks 를 Training하는 데에는 시간..

경로 탐색 DNN => 차량 주행 위치를 결정하고 전방의 주행 가능한 경로 계획 1) OpenRoadNet : 차선 또는 인접 차선에 관계 없이 차량 주변의 모든 주행 가능 공간 식별 2) PathNet : 차선 표시가 없는 경우에도 차량 전반의 주행 가능 경로 표시 3) LaneNet : 차선과 차선 경로를 정의하는 다른 표식들 감지 4) MapNet : 차선과 고화질 지도를 업데이트하고 만드는데 사용할 수 있는 랜드마크 식별 객체 탐색 및 분류 DNN => 신호등과 도로 표지판, 잠재적인 장애물을 감지 1) DriveNet : 도로의 다른 차량, 보행자, 신호등, 도로 표지판 인지 (종류는 인지X, 종류만 인지) 2) LightNet : 신호등의 상태를 빨간색, 노란색, 초록색으로 분류 3) Sign..