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MCUNet: Tiny Deep Learning on IoT Devices
MCUNet: Tiny Deep Learning on IoT Devices
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新方法优化深度学习在嵌入式GNSS干扰监测中的应用
研究人员开发了一种在资源受限的嵌入式系统上实现高效深度学习推理的方法，特别适用于全球导航卫星系统（GNSS）干扰监测。该方法结合了迭代结构化剪枝、训练后静态量化和硬件感知神经网络架构搜索（NAS），以优化模型的尺寸、计算复杂度和内存使用。实验表明，这种组合策略从MCUNet基线开始，在实现模型在iMXRT1062 MCU、Raspberry Pi Zero 2W和Raspberry Pi 5等嵌入式平台上实际部署的同时，有效地保持了任务性能。
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微小协同推理提升边缘设备上的目标检测性能
研究人员开发了一种用于改进小型边缘设备上的目标检测方法，特别是在存在遮挡的情况下。他们的方法结合了轻量级神经网络架构和TensorFlow Lite量化，并评估了两种协同推理策略：特征级融合和决策级融合。决策级融合，特别是使用加权框融合（WBF），表现出更优越的性能，在不对称遮挡设置下将准确率提高了高达0.27 mAP，并在多板部署中将帧级覆盖率提高了近30%。