卷积神经网络加速器相关论文
作为人工智能发展的热门研究方向,深度卷积神经网络已经在目标识别、语音分割等领域被广泛应用,并取得了举世瞩目的成就。但其自身......
近几年,为拓展卷积神经网络在算力、存储和功耗都受限的终端平台的应用,通道分离卷积被提出并应用到各种轻量化网络中。然而,通道......
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）凭借其较高的准确性在图像识别、自动驾驶等领域很受欢迎。随着大规模图像数据的......
随着大数据时代的到来,借助于海量的数据信息,具有复杂结构的深度神经网络以强大的特征学习和表达能力在计算机视觉领域超越了手工......
近几年,公共场所佩戴口罩已经成为大多数国家的共识。同时卷积神经网络在图像识别领域有着良好的应用前景,卷积神经网络需要大量的......
深度卷积神经网络在图像识别、目标跟踪等领域被广泛使用。在功耗和实时性有严格要求的设备上部署深度神经网络时,需要解决深度卷......
目标跟踪任务作为计算机视觉领域的基础课题,具有巨大的研究价值和应用前景。近些年深度学习技术日渐成熟,助力计算机视觉各个领域......
随着片上系统（System On Chip,SoC）中计算任务复杂度增加,特别是在人工智能这样密集计算领域,异构多核SoC成为一个重要发展方向。SEP......
近些年,卷积神经网络在计算机视觉领域的准确度得到了显著提高,然而其对存储资源、计算能力的大量需求,使其无法部署在小型设备中,......
随着卷积神经网络在图像视频识别等领域的广泛应用,海量的卷积神经网络计算任务需要得到高效的处理。传统的处理器架构,例如CPU和G......
近年来,神经网络已经在目标跟踪、语音检测识别、无人驾驶和抗击疫情等领域展现出卓越的性能。卷积神经网络(Convolutional Neural......
针对卫星遥感图像的舰船目标检测需求,设计了基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的卷积神经网络(Convolu......
随着大数据时代的到来,与传统的机器学习相比,具有更多隐含层的卷积神经网络具有更复杂的网络结构和更强的特征学习以及特征表达能......
深度卷积神经网络是目前许多现代人工智能应用的基础,在图像、语音等领域中取得了巨大成功。然而,卷积神经网络在计算及存储上的密......
近年来,卷积神经网络在图像分类、语音识别及自动驾驶等领域有了十分优异的表现,成为了一大研究热点。然而,移动设备领域存在计算......
