3D POINT CLOUD-BASED DEEP LEARNING NEURAL NETWORK ACCELERATOR AND METHOD THEREFOR

Abstract

본 발명은 3D 포인트 클라우드 기반 딥러닝 신경망 가속장치에 관한 것으로서, 뎁스 이미지를 입력받는 뎁스 이미지 입력부; 상기 뎁스 이미지로부터 도출된 뎁스 데이터를 저장하는 뎁스 데이터 저장부; 미리 설정된 제1 크기의 샘플링 윈도우 단위로 상기 뎁스 이미지를 샘플링하는 샘플링부; 상기 샘플링 결과에 의거하여, 미리 설정된 제2 크기의 그룹핑 윈도우를 생성한 후, 상기 그룹핑 윈도우별로 내부의 3D 포인트 데이터들을 그룹핑하는 그룹핑부; 및 상기 뎁스 이미지를 구성하는 3D 포인트 데이터들 각각의 채널방향 데이터들 중, 포인트 피처 데이터들 및 그룹 피처 데이터들을 분리하여 컨볼루션 연산한 후, 그 결과를 합산하여 최종 결과를 도출하는 컨볼루션 연산부를 포함한다. 따라서, 본 발명은 외부 메모리 접근량과 연산량을 크게 줄임으로써, 속도를 빠르게 할 수 있고, 희소 입력 및 출력 스키핑을 3D 포인트 클라우드 기반 딥러닝 신경망 가속에 적용하고, 중복되는 컨볼루션 연산 과정을 생략함으로써, 컨볼루션 연산을 가속화할 수 있는 장점이 있다