Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Image content analysis is an important surround perception modality of intelligent vehicles. In order to efficiently recognize the on-road environment based on image content analysis from the large-scale scene database, relevant images retrieval becomes one of the fundamental problems. To improve the efficiency of calculating similarities between images, hashing techniques have received increasing...
A 21mW low-power embedded Recurrent Neural Network (RNN) accelerator is proposed to realize the image captioning applications. The low-power RNN operation is achieved by 3 key features: 1) Quantization-table-based matrix multiplication with RNN weight quantization, 2) Dynamic quantization-table allocation scheme for balanced pipelined RNN operation, and 3) Zero-skipped RNN operation using quantization-table...
Due to its storage and search efficiency, hashing has attracted great attentions in large-scale vision problems such as image retrieval and recognition. This paper presents a novel Deep Learning based Supervised Hashing (DLSH) method by using a deep neural network to better capture the semantic structure of nonlinear and complex data. We consider learning a nonlinear embedding that simultaneously...
As deep learning neural networks (DNNs) advance and increase in computational complexity, particularly in terms of memory cost, it becomes difficult to implement DNNs in fixed-point memory-sparse environments (e.g. integrated circuits in consumer electronics). Thus, the training of DNNs must be reformulated to balance the hardware costs needed to represent the often millions of parameter weights in...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.