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来源 :东南大学 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
如今深度学习技术发展得如火如荼,在诸多领域都得到广泛应用,特别是在人体动作识别领域。当前三维卷积神经网络(3D CNN)算法是用于解决人体动作识别问题的主流深度学习算法,并且已经取得了很好的成果,但在其大规模推广应用上还存在诸多难题。其中最大的难题在于,三维卷积神经网络的计算密集型特点使得难以直接在终端设备上对其进行有效部署。本文的研究目标就是克服这一难题,从算法研究和硬件加速器设计两个层面协同对
【作 者】
:
朱振宇
【出 处】
:
东南大学
【发表日期】
:
2019年01期
【关键词】
:
人体动作识别
三维卷积神经网络
二值化
轻量化
硬件加速器
卷积运算加速
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