原文服务方: 计算机测量与控制       
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基于FPGA的卷积神经网络加速器设计与实现
卷积神经网络
现场可编程门阵列
加速器
有限资源
基于FPGA的卷积神经网络硬件加速器设计空间探索研究
卷积神经网络硬件加速器
设计空间探索
细粒度流水线
基于可分离空洞卷积与联合归一化的语义分割算法研究
图像语义分割
可分离空洞卷积
实例归一化
批量归一化
面向云端FPGA的卷积神经网络加速器的设计及其调度
卷积神经网络
现场可编程门阵列
高层次综合
加速器
调度
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于FPGA的深度可分离卷积加速器研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科 工学
关键词 FPGA;硬件加速器;卷积神经网络;非对称量化;Mobilenet
年,卷(期) 2024,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 262-268
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.05.038
五维指标
传播情况
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2024(0)
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研究主题发展历程
节点文献
FPGA;硬件加速器;卷积神经网络;非对称量化;Mobilenet
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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