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深度学习网络量化部署到嵌入式目标
概述
量化使深度学习网络能够在有限的资源目标中部署语义分割算法。将展示在Arm、FPGA和GPU目标中的部署。在保持网络准确性的同时减少网络大小和所需内存大小的挑战将被探讨。
突出了
- 在资源受限的目标上部署深度学习网络
- 语义分割的例子训练网络压缩,同时保持准确性
- 生成将深度网络部署到Arm设备的代码
关于主讲人
格雷格Coppenrath
Greg是定点设计器和深度学习工具箱模型量化库的产品营销经理。他拥有嵌入式系统开发和半导体行业产品开发的经验。他获得伍斯特理工学院工商管理硕士学位,马萨诸塞大学洛厄尔分校电气工程硕士学位,以及WPI大学电气工程学士学位。
布伦达壮族
Brenda Zhuang是一名软件工程经理,领导一个团队开发用于在微处理器和fpga中自动部署嵌入式应用程序的软件工具。Brenda为MATLAB和Simulink产品家族中许多新特性的开发和进化做出了贡献。金宝app她拥有波士顿大学系统工程博士学位和香港科技大学电气与电子工程硕士学位。
记录日期:2021年4月27日
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