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Segmentation d’image avec un réseau de neurones à décharges sur FPGA

Louis-Charles Caron
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Louis-Charles Caron

Résumé de la communication

Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour résoudre des problèmes de traitement de signal variés. Pour mieux répondre aux besoins de certaines applications, ils peuvent être implantés par exemple sur des superordinateurs, des réseaux d’ordinateurs, des bancs de cartes graphiques ou des circuits intégrés. Cette dernière option ouvre de nombreuses portes en permettant l’implantation de réseaux de neurones artificiels sur des systèmes embarqués tel que des téléphones cellulaires. Nous présentons un réseau de neurones à décharges sur « Field Programmable Gate Array » (FGPA) basé sur l’algorithme « Oscillatory Dynamic Link Matcher » (ODLM). En utilisant la synchronisation entre les neurones d’un réseau, l’ODLM peut accomplir diverses tâches de traitement de signal comme de la séparation monophonique de sources sonores, de la segmentation d’image et de l’appariement d’images. L'implémentation présentée utilise le mode de fonctionnement événementiel, qui réduit considérablement le nombre de calculs nécessaires au traitement du réseau. Un réseau de 65536 neurones avec chacun 2048 synapses est implémenté sur un FPGA XC5VSX50T de Xilinx cadencé à 100 MHz. Le circuit est simple et l’unité de calcul principale forme un pipeline de 6 étages. Lorsque le pipeline est rempli, il traite une synapse en 7 coups d’horloge. Le système a été validé avec une tâche de segmentation sur une image de 406×158 pixels. Cette tâche s'exécute en 200 ms, et le temps de traitement pour de petites images est proportionnel au nombre de pixels.

Contexte

Section :
L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois
news icon Domaine de la communication :
L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois
section icon Date : 12 mai 2011
host icon Hôte : Université de Sherbrooke, Université Bishop’s

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