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卷积神经网络(CNN)的演进:边缘人工智能的计算与存储带宽
该论文探讨了卷积神经网络在边缘人工智能中的计算要求和存储带宽之间的关系,研究了模型复杂度增加对计算需求和存储访问模式的影响,并提供了计算需求和存储带宽要求之间权衡的比较分析,为设计有效架构和提升边缘设备上的卷积神经网络性能的硬件加速器提供了
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10 months ago
CVPR
Condensation-Net: 交叉通道池化层和虚拟特征图的内存高效网络结构
本文介绍了如何通过交叉通道池化技术减少轻量级卷积神经网络的计算复杂度,提高对象检测的准确性,并采用 Condensation-Net 算法,实现在有限的硬件资源平台上的图像识别任务。
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3 years ago
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