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公开(公告)号：WO2021118285A1
公开(公告)日：2021-06-17
申请号：PCT/KR2020/018140
申请日：2020-12-11
Applicant: 한국전자기술연구원 , 한국항공대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 심층 신경망 부호화/복호화 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따르면, 심층 신경망을 복호화 하는 방법은 심층 신경망의 복수의 계층에 있어서, 현재 계층에 대한 양자화 정보를 엔트로피 복호화 하는 단계 상기 현재 계층에 대해 역양자화를 수행하는 단계 및 상기 심층 신경망의 복수의 계층을 획득하는 단계를 포함하되 상기 현재 계층에 전역 양자화 및 지역 양자화 중에서 적어도 하나 이상을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022107929A1
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：PCT/KR2020/016473
申请日：2020-11-20
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 가변 데이터 압축/복원기를 포함하는 딥러닝 가속 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 딥러닝 가속 장치는, 외부 메모리에 직접 접근하여 외부 메모리로부터 딥러닝 연산을 위한 데이터를 읽어들이는 RDMA, RDMA에서 읽어들인 데이터를 복원하는 복원기, 복원기에서 복원된 데이터가 저장되는 입력 버퍼, 입력 버퍼에 저장된 데이터로 딥러닝 연산을 수행하는 연산기, RDMA와 입력 버퍼의 상황을 파악하고 파악된 상황을 기초로 복원기의 복원 동작을 제어하는 제어기를 포함한다. DMA와 버퍼 상태에 따라 압축/복원기를 제어할 수 있어, 딥러닝 가속기의 출력을 최대한으로 유지시킬 수 있게 된다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2021118140A1
公开(公告)日：2021-06-17
申请号：PCT/KR2020/017270
申请日：2020-11-30
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N19/30 , H04N19/70 , H04N19/433 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 본 발명은 딥러닝 네트워크 부호화/복호화 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따르면, 딥러닝 네트워크를 복호화 하는 방법은 딥러닝 네트워크에 관한 네트워크 헤더 정보를 복호화 하는 단계, 상기 딥러닝 네트워크에 포함된 복수개의 레이어에 관한 레이어 헤더 정보를 복호화 하는 단계, 상기 복수개의 레이어의 구체적인 정보에 관한 레이어 데이터 정보를 복호화 하는 단계; 및 상기 딥러닝 네트워크와 상기 딥러닝 네트워크에 포함된 복수개의 레이어를 획득하는 단계를 포함하되, 상기 레이어 헤더 정보는 상기 복수개의 레이어를 구분하는 것에 관한 레이어 구분 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022107925A1
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：PCT/KR2020/016464
申请日：2020-11-20
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 딥러닝 객체 검출 처리 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 딥러닝 객체 검출 장치는, 객체로 검출된 BB들의 메타 정보를 획득하고, 획득한 메타 정보를 기초로 BB들 중 일부를 선정하며, 선정된 BB들과 후보 BB들을 획득하여 최종 BB들을 결정한다. 이에 의해, 높은 복잡도를 보이는 BB에 대한 후처리의 계산 효율성을 극대화하여 초고속 처리를 가능하게 하면서도 성능의 열화가 거의 없게 되며, 소요되는 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있게 된다.
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公开(公告)号：WO2022045401A1
公开(公告)日：2022-03-03
申请号：PCT/KR2020/011528
申请日：2020-08-28
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N19/13 , H04N19/124 , H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/423 , H04N19/70 , G06N3/063 , G06T9/00
Abstract: 본 발명은 딥러닝 가속 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따른 딥러닝 가속 장치는 딥러닝 네트워크 모델 데이터를 인코딩/디코딩 할 때 전체 데이터가 아닌 레이어 등 특정 단위로 필요한 만큼만 인코딩/디코딩을 수행함으로써 전체 데이터를 외부 메모리에 저장하거나 불러오면서 소모되는 전력을 절약할 수 있는 효과가 있다. 또한 멀티미디어 비트스트림의 부가정보 영역에 딥러닝 네트워크 모델을 함께 포함시켜 전송할 수 있으므로 딥러닝 모델 데이터의 관리가 용이하며, 프레임, 신, 픽쳐 단위로 딥러닝 네트워크 모델을 적용할 수 있으므로 딥러닝 성능 또한 향상시키며 정확한 딥러닝 네트워크 모델 적용이 가능한 장점이 있다.
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公开(公告)号：KR102252947B1
公开(公告)日：2021-05-17
申请号：KR1020160036002
申请日：2016-03-25
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 양자화된뎁스-맵을이용한이미지-홀로그램변환방법및 시스템이제공된다. 본발명의실시예에따른홀로그램변환방법은, 이미지에대한뎁스-맵의뎁스레벨을줄이기위해뎁스-맵을양자화하고, 이미지와양자화된뎁스-맵을이용하여디지털홀로그래픽프린지패턴을생성한다. 이에의해, 양자화된뎁스-맵을이용하여고속으로 2D 이미지를디지털홀로그램으로변환할수 있게된다.
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