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李斌; 齐延荣; 周清雷;
郑州大学计算机与人工智能学院;
郑州大学信息工程学院;
目标检测; FPGA; Winograd算法; 模块融合; YOLO2;
机译:WINONN:使用稀疏Winograd算法优化基于FPGA的卷积神经网络加速器
机译:优化基于Winograd的基于Winograd的Manycore CPU卷积
机译:WRA:使用新型Winograd分解算法的卷积神经网络的2.2至6.3 TOPS高度统一的动态可重新配置加速器
机译:正在进行的工作:WinoNN:使用快速Winograd算法优化基于FPGA的神经网络加速器
机译:硬件加速器设计中Cnns中第一卷积层的算法优化
机译:基于神经网络优化遗传算法的产品建模大数据设计方案的决策模型
机译:基于WinoGrad的Yolo高效优化框架FPGA加速器
机译:用于Winograd傅里叶变换算法的VLsI电路设计
机译:Winograd为CNN的WinoGrad的低开销实现,其中3×3,1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:CNN 3X3 1X3 3X1 CNN用于CNN的WinoGrad的WinoGrad的低开销实施,3x3 1x3和3x1滤波器在基于CNN加速器的CNN加速器上
机译:优化的Winograd卷积加速器的系统和方法
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