檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "卷積神經網路".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="硬體加速器"
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人工智慧的應用在各個產業上快速地發展，意味著將會有更龐大的資料量需要更準確且即時的分析，其伴隨而來的不只是需要在類神經網路模型演算法的進步，更代表著要有強大的計算平台來處理更加繁複的運算量，…
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物件偵測被廣泛應用在監控、自駕車等應用中。近年來，基於深度學習的物件偵測方法展現出優秀的性能。然而基於深度學習的物件偵測方法往往需要大量的運算資源和記憶體頻寬，因此只能部屬在有高性能圖形處理器的電腦…
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三維點雲 (3D Point Cloud) 提供了精確的空間與深度資訊，使其在基於深度學習的視覺任務中發揮關鍵的作用，因此點雲資料對於其深度學習 (Deep Learning) 的應用變得越來越重要…
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近期，最先進的卷積神經網路 (CNNs) 已經被廣泛應用於許多深度神經網路 (DNNs) 的模型。隨著深度神經網路的模型變得越來越準確，神經網路的計算量與需求的資料頻寬也明顯增加。我們針對以上問題，…