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【24h】

A Real-Time Convolutional Neural Network for Super-Resolution on FPGA With Applications to 4K UHD 60 fps Video Services

机译:实时卷积神经网络,可在FPGA上实现超高分辨率,并应用于4K UHD 60 fps视频服务

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摘要

In this paper, we present a novel hardware-friendly super-resolution (SR) method based on a convolutional neural network (CNN) and its dedicated hardware (HW) on field programmable gate array (FPGA). Although CNN-based SR methods have shown very promising
机译:在本文中,我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)及其基于现场可编程门阵列(FPGA)的专用硬件(HW)的新颖的硬件友好超分辨率(SR)方法。尽管基于CNN的SR方法显示出非常有希望的

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