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Verkauf durch Sack Fachmedien

Thiruvathukal / Lu / Kim

Low-Power Computer Vision

Improve the Efficiency of Artificial Intelligence

Medium: Buch
ISBN: 978-0-367-74470-0
Verlag: Chapman and Hall/CRC
Erscheinungstermin: 23.02.2022
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Energy efficiency is critical for running computer vision on battery-powered systems, such as mobile phones or UAVs (unmanned aerial vehicles, or drones). This book collects the methods that have won the annual IEEE Low-Power Computer Vision Challenges since 2015. The winners share their solutions and provide insight on how to improve the efficiency of machine learning systems.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9780367744700
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-0-367-74470-0
  • Verlag: Chapman and Hall/CRC
  • Erscheinungstermin: 23.02.2022
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2022
  • Serie: Chapman & Hall/CRC Computer Vision
  • Produktform: Gebunden, HC gerader Rücken kaschiert
  • Gewicht: 816 g
  • Seiten: 436
  • Format (B x H x T): 161 x 240 x 28 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Section I IntroductionBook Introduction
Yung-Hsiang Lu, George K. Thiruvathukal, Jaeyoun Kim, Yiran Chen, and Bo ChenHistory of Low-Power Computer Vision Challenge
Yung-Hsiang Lu and Xiao Hu, Yiran Chen, Joe Spisak, Gaurav Aggarwal, Mike Zheng Shou, and George K. ThiruvathukalSurvey on Energy-Efficient Deep Neural Networks for Computer Vision
Abhinav Goel, Caleb Tung, Xiao Hu, Haobo Wang, and Yung-Hsiang Lu and George K. ThiruvathukalSection II Competition WinnersHardware design and software practices for efficient neural network inference Yu Wang, Xuefei Ning, Shulin Zeng, Yi Kai, Kaiyuan Guo, and Hanbo Sun, Changcheng Tang, Tianyi Lu, Shuang Liang, and Tianchen ZhaoProgressive Automatic Design of Search Space for One-Shot Neural Architecture Search
Xin Xia, Xuefeng Xiao, and Xing WangFast Adjustable Threshold For Uniform Neural Network Quantization
Alexander Goncharenko, Andrey Denisov, and Sergey AlyamkinPower-efficient Neural Network Scheduling on Heterogeneous SoCsYing Wang, Xuyi Cai, and Xiandong ZhaoEfficient Neural Network ArchitecturesHan Cai and Song HanDesign Methodology for Low Power Image Recognition SystemsSoonhoi Ha, EunJin Jeong, Duseok Kang, Jangryul Kim, and Donghyun KangGuided Design for Efficient On-device Object Detection ModelTao Sheng and Yang LiuSection III Invited ArticlesQuantizing Neural Networks Marios Fournarakis, Markus Nagel, Rana Ali Amjad, Yelysei Bondarenko, Mart van Baalen, and Tijmen BlankevoortA practical guide to designing efficient mobile architecturesMark Sandler and Andrew HowardA Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network InferenceAmir Gholami, Sehoon Kim, Zhen Dong, Zhewei Yao, Michael Mahoney, and Kurt KeutzerBibliographyIndex