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CARACTERIZACIÓN COMPUTACIONAL DE TAREAS DE INFERENCIA EN RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES CON REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES
(2018) VALDEBENITO CASTILLO, MARCELA ALEJANDRA; VALDEBENITO CASTILLO, MARCELA ALEJANDRA; CARVAJAL BARRERA, GONZALO ANDRES; Universidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM ELECTRONICA; AGUERO VASQUEZ, JUAN CARLOS
En la presente memoria se propone un set de pruebas para caracterizar el costo computacional del uso de redes neuronales convolucionales (CNN) en aplicaciones de clasificación de imágenes. Para ello se estudian las variables más comunes que pueden ser de relevancia en el costo computacional del uso de CNN, se crean las bases de datos de imágenes necesarias para experimentación y se seleccionan CNNs para estudiar. Las pruebas son automatizadas y se llevan a cabo en dos sistemas que cuentan con GPUs Nvidia de distintas generaciones.Los resultados experimentales obtenidos muestran que las variables estudiadas son de relevancia en el costo computacional de la operación de inferencia, lo que tiene impacto directo en la implementación de sistemas que incluyan CNN.