Název: | Comparison of Performance of Optimized HSI CNN models on Desktop and Embedded Platforms |
Autoři: | Čech, Jiří Rozkovec, Martin |
Citace zdrojového dokumentu: | 2021 International Conference on Applied Electronics: Pilsen, 7th – 8th September 2021, Czech Republic, p. 29-32. |
Datum vydání: | 2021 |
Nakladatel: | University of West Bohemia |
Typ dokumentu: | conferenceObject konferenční příspěvek |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/45560 |
ISBN: | 978–80–261–0972–3 (Print) 978–80–261–0973–0 (Online) |
ISSN: | 1803–7232 (Print) 1805–9597 (Online) |
Klíčová slova: | hyperspektrální zobrazování;neuronové sítě;Xilinx FPGA;Vitis AI;DPU |
Klíčová slova v dalším jazyce: | hyperspectral imaging;neural networks;Xilinx FPGA;Vitis AI;DPU |
Abstrakt v dalším jazyce: | We compare different platforms for inference of convolutional neural networks in this paper. We trained various neural networks to determine the material in the source hyperspectral cube. Then we convert them to inference format and compare the inference results. We used tools under Xilinx Vitis AI for FPGA implementation. We try to minimize the size of the proposed networks by pruning them and provide further comparisons. FPGA platforms show to be energy efficient but still slower than a graphics card in terms of performance. |
Práva: | © University of West Bohemia, 2021 |
Vyskytuje se v kolekcích: | Applied Electronics 2021 Applied Electronics 2021 |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
Comparison_of_Performance_of_Optimized_HSI_CNN_models_on_Desktop_and_Embedded_Platforms.pdf | Plný text | 818,44 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/45560
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.