美国团队研究智能掩模算法提升CMOS图像传感器能效
持最先进（SOTA）精度的同时，前端传感器能耗可以减了53%
（映维网Nweon 2025年02月28日）在一项研究中，美国威斯康星大学麦迪逊分校和南加利福尼亚大学团队提出了一种定制设计的可重构CMOS图像传感器系统，而它可以通过在传感器读出阶段和随后的模数转换（ADC）阶段选择性跳过帧内的无事件区域来提高能效。一种新的掩模算法可以实时智能地指导跳过过程，优化前端传感器和后端神经网络，并用于AR/VR等应用。
他们评估了基于BDD100K和ImageNetVID的目标检测硬件算法协同设计框架，以及基于OpenEDS的注视估计，在保持最先进（SOTA）精度的同时，前端传感器能耗可以减了53%。
随着CV计算机视觉应用对边缘计算的需求不断增长，能效已成为一个关键挑战。边缘设备中能源效率低下的一个主要原因是重复读取和处理冗余帧和像素，特别是不能为手头任务提供有用信息的帧和像素。
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