KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
GPU 내장 임베디드 보드에서 다중 입력의 파이프라인 추론 |
| 영문제목(English Title) |
Pipeline inference of multiple images on embedded board with GPU |
| 저자(Author) |
강재민
권진세
김형신
Jaemin Kang
Jinse Kwon
Hyungshin Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1476 ~ 1478 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
드론과 자율주행자동차 등 무인이동 기술이 발전함에 따라 임베디드 디바이스에서 다중 카메라 및 고해상도영상의 처리 수요가 증가하고 있다. 자원이 제약된 임베디드 디바이스에서 다중 카메라 영상을 빠르게 처리하기 위해 파이프라인 추론기법이 사용가능하다. 본 논문에서는 파이프라인 추론 기법을 사용하기 위해 영상을 배열하는 스택 배열방법과 격자무늬 배열방법을 제안하고 각각의 성능을 비교한다. Jetson 보드들에서 물체 인식 모델들을 대상으로 각 방법을 파이프라인 추론기법으로 적용한 결과, 스택 배열 방법을 이용한 파이프라인 추론이 단일 추론 대비 10%의 성능 향상으로 가장 빨랐다. |
영문내용
(English Abstract) |
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