| 연구목표 |
* Vision Transformer 최적화 솔루션 개발 - (최적화 엔진) Vision Transformer를 효과적으로 경량화/가속화 할 수 있는 양자화 기술 - (최적화 모델) 이미지 인식 및 분류, 사람자세예측을 위한 Vision Transformer 모델 - (시제품) 기술데모가 가능한 엣지 AI 애플리케이션 시제품 |
| 연구내용 |
* Vision Transformer를 위한 양자화 기술 개발 - Vision Transformer의 가장 큰 특징은 Attention layer와 Norm layer이며, 해당 Layer를 중심으로 양자화 기술 개발 - 학습 완료된 AI 모델에 양자화 기술을 적용하는 학습 후 양자화(Post-Training Quantization, PTQ) 및 32비... |
| 기대효과 |
* (사업화 전략 및 계획) 기술 레퍼런스 확보 및 해외시장 진출 - AI 최적화는 기술진입장벽이 매우 높지만, 데이터에 대한 주도권에서 자유로워서 기술력만 인정된다면 다양한 기업군과 협력이 상대적으로 용이하고, 기술 적용이 특정 애플리케이션에 한정되지 않기 때문에 하나의 성공 레퍼런스가 다수의 계약으로 확장 가능성 높음 - (기술 레퍼런스) 당사는 기... |
| 키워드 |
인공지능,딥러닝 경량화,비전트랜스포머,컴퓨터비전 |