AI首页 > AI学习 > 输入与输出数据处理_何翠仪_人脸关键点检测_中国AI数据
输入与输出数据处理_何翠仪_人脸关键点检测_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

输入与输出数据处理_何翠仪_人脸关键点检测_中国AI数据

  • 何翠仪人脸关键点检测第1名

    佐治亚理工学院建筑学专业研究生怎么样人脸关键点检测时间

    何翠仪 中山大学研究生院官网人脸关键点检测时间

  • 何翠仪人脸关键点检测第2名

    佐治亚理工学院留学有什么好处人脸关键点检测300w

    何翠仪 中山大学人脸关键点检测300w

  • 何翠仪人脸关键点检测第3名

    佐治亚理工学院的专业有哪些人脸关键点检测

    何翠仪老师人脸关键点检测

  • 何翠仪人脸关键点检测第4名

    佐治亚理工学院计算机专业好不好人脸关键点检测原理

    炼数成金 何翠仪人脸关键点检测原理

  • 何翠仪人脸关键点检测pfld算法
    何翠仪人脸关键点检测pfld算法
  • 何翠仪 中山大学研究生人脸关键点检测综述
    何翠仪 中山大学研究生人脸关键点检测综述
  • 大数据何翠仪照片人脸关键点检测用来做什么的
    大数据何翠仪照片人脸关键点检测用来做什么的
  • 炼数成金 何翠仪人脸关键点检测
    炼数成金 何翠仪人脸关键点检测
  • 大数据何翠仪照片人脸关键点检测300w
    大数据何翠仪照片人脸关键点检测300w
  • 何翠仪老师人脸关键点检测快速算法
    何翠仪老师人脸关键点检测快速算法
  • 何翠仪 中山大学研究生院人脸关键点检测68点
    何翠仪 中山大学研究生院人脸关键点检测68点
  • 何翠仪 中山大学人脸关键点检测综述
    何翠仪 中山大学人脸关键点检测综述
行训练,通信开销与模型中参数的数量成正比(Ian-Dola等人,2016)。简言之,小型号的列车速度更快,因此需要较少的通信。 将新模型导出到客户端时的开销更少。对于自动驾驶,像特斯拉这样的公司定期将新车型从服务器复制到客户的汽车上。这种做法通常被称为空中更新。消费者报告发现,随着最近的空中更新,特斯拉自动驾驶仪半自动驾驶功能的安全性逐步提高(消费者报告,2016年)。然而,今天典型的CNN/DNN模型的空中更新可能需要大量的数据传输。使用alexnet,这将需要从服务器到汽车的240mb通信。较小的模型需要较少的通信,使得频繁更新更为可行。 可行的fpga和嵌入式部署。fpgas通常有小于10mb1的片内存储器,而没有片外存储器或存储器。为了便于推断,一个足够小的模型可以直接存储在fpga上,而不是被内存带宽所限制(qiuetal.,2016),同时通过fpga实时传输帧。此外,当在专用集成电路(asic)上部署cnn时,可以将足够小的模型直接存储在芯片上,并且较小的模型可以使asic适合较小的芯片。 如您所见,较小的cnn架构有几个优点。考虑到这一点,我们将重点放在识别acn
【AI网站】人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、大数据、培训课程、各大框架、视频学习、学习路线
热门资讯

备案号:黔ICP备17009812号-1