A masked face detector using configurable hardware accelerator based on tiny darknet / by Arwa Abd El-Aziz Abd El-Ghany ; Supervisors Prof. Ahmed Hussien Mohamed, Dr. Ibrahim Mohamed Qamar.
نوع المادة :
نصاللغة: الإنجليزية لغة الملخص: الإنجليزية, العربية المنتج: 2025الوصف: 108 pages : illustrations ; 30 cm. + CDنوع المحتوى: - text
- Unmediated
- volume
- كاشف الوجه المقنع باستخدام مسرع الشبكات العصبية التلاففية قابل للتكوين [عنوان مضاف عنوان الصفحة]
- 621.381
- Issues also as CD.
| نوع المادة | المكتبة الحالية | المكتبة الرئيسية | رقم الاستدعاء | حالة | الباركود | |
|---|---|---|---|---|---|---|
Thesis
|
قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.13.08.M.Sc.2025.Ar.M (استعراض الرف(يفتح أدناه)) | Not for loan | 01010110093869000 |
استعرض المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة رفاً إغلاق مستعرض الرف (يخفي مستعرض الرف)
| لا توجد صورة غلاف متاحة | لا توجد صورة غلاف متاحة | لا توجد صورة غلاف متاحة | لا توجد صورة غلاف متاحة | لا توجد صورة غلاف متاحة | لا توجد صورة غلاف متاحة | لا توجد صورة غلاف متاحة | ||
| Cai01.13.08.M.Sc.2024.Mo.L Low-cost ventilator volume control modes realization with squeezed ann assisted implementation / | Cai01.13.08.M.Sc.2024.Mo.U Using structural features to detect hardware trojans to provide hardware security and reliability / | Cai01.13.08.M.Sc.2024.Os.L Low power stochastic computing spiking neural networks / | Cai01.13.08.M.Sc.2025.Ar.M A masked face detector using configurable hardware accelerator based on tiny darknet / | Cai01.13.08.M.Sc.2025.Di.A Ann-Based Model Predictive Controller to Reduce Chattering of Horizontal Milling Machine / | Cai01.13.08.M.Sc.2025.Mo.M A Mm-Wave Vswr-resilient series doherty power amplifier for 5G NR applications / | Cai01.13.08.M.Sc.2025.Mo.T Transforming hopfield networks into high-performance machine learning classifiers for computational efficiency / |
Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025.
Bibliography: pages 92-96.
Artificial Intelligence (AI) algorithms have been shipped to many of our machines
and equipment. As a result, there is extensive investment and much research to develop
and enhance AI algorithms. This thesis introduces a masked face detector built on a
configurable accelerator using Tiny DarkNet Convolutional Neural Network (CNN). In
this work, we propose an application for example for AI, by applying many
optimization techniques for deploying the CNN accelerator on a Field-Programmable
Gate Array (FPGA). The proposed accelerator is deployed on a single FPGA, and it is
designed to be configurable and reusable to build other Tiny You Only Look Once
(YOLO) networks. The proposed accelerator achieves a total power consumption of
4.756 W and a total inference time of 8.3 ms which achieves 120 FPS. We optimized
resources using 16-bit fixed-point quantization, sharing memory, and applying max-
pooling on the fly.
يقترح هذا البحث كاشف الوجه المقنع المبني على مسرع قابل للتكوين باستخدام الشبكات العصبية التلاففية استنادًا على Tiny DarkNet. كما يعتبر كاشف الوجه المقنع مثال تطبيقي من آلاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أصبح يتم استخدامها يوميًا. بالإضافة إلى ذلك، نقدم في هذا البحث العديد من تقنيات التحسين لتشغيل مسرعات شبكات CNNs علىFPGA . المسرع المقترح يمكن تشغيله على FPGA واحدة، كما انه تم تصميمه بحيث يمكن إعادة إستخدامه و تكوينه لبناء شبكات أخرى منTiny YOLO . المسرع المقترح يستهلك ٤,٧٥٦ واط. وهو يعتبر تحسين في استهلاك الطاقة مقارنة بالتصميمات السابقة على الFPGA . باللإضافة إلى ذلك، تقليل الوقت الازم للأستدلال على الوجه المقنع، حيث يحتاج المسرع ٨,٣ ميلي ثانية لتحديد الهدف و بذلك يمكن تصنيف ١٢٠ إطاراً في الثانية باستخدام المسرع.
Issues also as CD.
Text in English and abstract in Arabic & English.
لا توجد تعليقات على هذا العنوان.