$5\times{5}$ CNN 하드웨어 및 전.후 처리기 구현

An Implementation of $5\times{5}$ CNN Hardware and Pre.Post Processor

셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.

The cellular neural networks have the circuit structure that differs from the form of general neural network. It consists of an array of the same cell which is a simple processing element, and each of the cells has local connectivity and space invariant template property. In this paper, time-multiplex image processing technique is applied for processing large images using small size CNN cell block, and we simulate the edge detection of a large image using the simulator implemented with a c program and matlab model. A 5$\times$5 CNN hardware and pre post processor is also implemented and is under test.