《表2 不同ML算法的在不同的内存资源和CPU资源情况下的结果》

提取 ⇩
《表2 不同ML算法的在不同的内存资源和CPU资源情况下的结果》
《Arm MCU在边缘AI落地的方法》

在硬件方面,Arm推动MCU芯片合作伙伴,加外设、加功能去做具体芯片出来。同样,在软件方面,Arm也提供了软件中间件,叫CMSIS-NN。

  1. 保存图表

查看“表2 不同ML算法的在不同的内存资源和CPU资源情况下的结果”的人还看了

表2 计算内存和CPU时间对比
表2 计算内存和CPU时间对比
基于优化辛时域多分辨率算法的光子晶体传输特性分析
表2 存在旋转情况下算法性能比较
表2 存在旋转情况下算法性能比较
基于SURF改进算法的工件识别
表2 算法改进前后资源消耗情况
表2 算法改进前后资源消耗情况
基于FPGA的图像压缩编解码系统设计
表1 硬件资源消耗情况:嵌入式边缘检测算法的HLS加速实现
表1 硬件资源消耗情况:嵌入式边缘检测算法的HLS加速实现
嵌入式边缘检测算法的HLS加速实现
表1 边缘检测算法评估表
表1 边缘检测算法评估表
复杂背景下的激光光斑中心检测算法
表2 3种重构方法所需最大内存和CPU运行时间
表2 3种重构方法所需最大内存和CPU运行时间
基于卷积神经网络的页岩重构方法