Метод msf-CNN предлагает глубокое обучение в реальном времени на микроконтроллерах, сокращая потребление оперативной памяти на 50%.
Этот метод основан на объединении слоёв на основе патчей и использует алгоритм поиска на основе графа для оптимизации конволюционных нейронных сетей. Это тип нейросетей, предназначенный для обработки изображений и пространственных данных. Стратегия поиска на основе графа позволяет msf-CNN превзойти предыдущие решения, такие как MCUNetV2 и StreamNet, как по гибкости, так и по эффективности
Технология была реализована на различных коммерчески доступных микроконтроллерах и показала значительное сокращение использования оперативной памяти без ущерба для производительности.
Исходный код msf-CNN опубликован на GitHub, что делает его доступным для различных платформ и приложений в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Технология была реализована на различных коммерчески доступных микроконтроллерах и показала значительное сокращение использования оперативной памяти без ущерба для производительности.
Исходный код msf-CNN опубликован на GitHub, что делает его доступным для различных платформ и приложений в области машинного обучения и искусственного интеллекта.