典型文献
基于Vitis-AI架构的语义分割ENET模型实现
文献摘要：
随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)在自动驾驶和可穿戴等复杂环境中得到广泛应用,一种高效率的语义分割模型成为神经网络模型重要的解决对象.以传统ENET网络模型为基础,提出改进ENET网络,可利用深度学习处理单元(DPU)内部的EeLU激活函数硬件模式减少参数以改进ENET网络,提高DPU的工作性能.通过搭建语义分割的Vitis-AI架构平台,完成构建量化模型和模型网络的训练学习.对比分析多种语义分割试验结果,改进ENET网络,使用更少计算资源达到最优精度,在ZCU106的硬件平台上进行部署,对改进ENET网络的性能进行分析,结果表明试验结果和仿真结果一致.
文献关键词：
深度学习处理单元;ENET网络;语义分割
中图分类号：
作者姓名：
胡凯;刘彤;武亚恒;谢达
作者机构：
中科芯集成电路有限公司,江苏无锡 214072
文献出处：
引用格式：
[1]胡凯;刘彤;武亚恒;谢达-.基于Vitis-AI架构的语义分割ENET模型实现)[J].电子与封装,2022(03):74-78
A类：
ENET,EeLU,ZCU106
B类：
Vitis,语义分割,模型实现,Artificial,Intelligence,自动驾驶,可穿戴,复杂环境,分割模型,深度学习处理单元,DPU,激活函数,工作性能,架构平台,量化模型,训练学,少计,计算资源,硬件平台,行部
AB值：
0.287409
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