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NOVA: 基于片上网络的向量单元，用于在 CNN 加速器上映射注意力层
本研究介绍了 NOVA，一种基于 NoC 的向量单元，可以在加速器的 NoC 中执行非线性操作，并能覆盖现有的神经加速器，以在边缘计算中映射注意力层。我们的结果表明，当运行现有的基于注意力的神经网络时，NOVA 体系结构比最先进的硬件逼近器
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2 months ago
高效变形卷积神经网络：重新审视视觉应用中的动态和稀疏操作
Deformable Convolution v4 (DCNv4) 是一个高效和有效的算子，旨在广泛应用于视觉领域。它通过两种关键改进方案来解决其前作 DCNv3 的限制，即在空间聚合中删除 softmax 标准化以增强其动态特性和表达能力
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6 months ago
约束学习中的学习方法：新视角、解决方略与多种应用
提出了一种名为学习约束学习（LwCL）的新框架，旨在统一处理复杂的学习和视觉问题，通过层次优化模型捕捉这些多样化的学习和视觉问题的本质，并通过梯度响应快速解决策略来克服优化挑战。在合成任务和实际应用上进行了广泛实验，验证了该方法的有效性。该
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a year ago
图像线段检测与描述的全面综述：分类、比较与挑战
综述了关于二维图像线段的检测和描述的研究，提出了两个线段检测和描述的分类，并分析和总结了现有的方法的关键问题、核心思想、优缺点以及其潜在的应用，同时评估了一些最新的线段检测和描述算法，以指导研究人员选择最佳的方法进行视觉应用。
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a year ago
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