Hücresel sinir ağı kütüphanesinin donanım gerçeklemesine yönelik olarak incelenmesi

Görsel veri kullanımının günden güne yaygınlaşması bu verilerin analizinde rol oynayan görüntü işlemenin önemini de arttırmaktadır. Görüntü işleme yönteminin yüksek performansı, verilerin doğru olarak analiz edilebilmesinin de önünü açacaktır. Bu nedenle kullanılacak görüntü işleme aracının nasıl bir sonuç ortaya koyacağını önceden bilmek karşılaşılacak olası sorunların çözümünde önemli rol oynayacaktır. Bu tez çalışmasında hücresel sinir ağlarıyla (HSA) görüntü işlemede referans bir kaynak olan şablon kütüphanesi İkinci Nesil Hücresel Sinir Ağı Emülatörüne (Real-Time Cellular Neural Network (CNN) Processor (RTCNNP-v2)) yönelik olarak incelenmiştir. RTCNNP-v2 literatürdeki full-HD görüntü işleyebilen tek donanımsal gerçekleme olmasının yanı sıra bugüne kadar rapor edilmiş en yüksek hıza sahip HSA emülatörüdür. Ayrık zamanda gerçeklenen RTCNNP-v2 mimarisinin şablon kütüphanesiyle uyumluluğu incelenirken HSA'nın matematiksel modelleri ortaya konmuştur. Şablon kütüphanesinde bulunan uygulamalar tüm sinyal aralığı (TSA) modeli altında incelenmiştir. İncelemeler sonucu kütüphanede yer alan uygulamaların TSA model ile uyumluluğu çizelgeler halinde verilmiştir. Son olarak RTCNNP-v2'nin bir sonraki versiyonuna yönelik önerilere yer verilmiştir.