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  1. 深度神经网络移动终端GPU加速实践

  2. 本文来自于网络,介绍了如何选择并训练模型,处理数据,以及在终端移动设备上工程化落地深度神经网络并做GPU加速,。AI无疑是近几年的超级风口,“AllinAI“等押宝AI的口号层出不穷,AI的风头一时无两。实现AI有很多种途径方法,这其中深度学习神经网络被认为是最有可能实现AI的途径。作为工程人出身的我们,更是迫切需要主动去迎接AI时代的到来,带着智能图像识别的需求,我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地,当中的一些实践经验通过本文记录下来。MobileNet是谷歌为移动终端设备专门设计的高效深度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:675840
    • 提供者:weixin_38609401
  1. 深度神经网络移动终端GPU加速实践

  2. 本文来自于网络,介绍了如何选择并训练模型,处理数据,以及在终端移动设备上工程化落地深度神经网络并做GPU加速,。AI无疑是近几年的超级风口,“AllinAI“等押宝AI的口号层出不穷,AI的风头一时无两。实现AI有很多种途径方法,这其中深度学习神经网络被认为是最有可能实现AI的途径。作为工程人出身的我们,更是迫切需要主动去迎接AI时代的到来,带着智能图像识别的需求,我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地,当中的一些实践经验通过本文记录下来。 MobileNet是谷歌为移动终端设备专门设计的高效深
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:662528
    • 提供者:weixin_38593644