Detail výsledku

XNOR net report

HRADIŠ, M.; KOHÚT, J. XNOR net report. Brno: Fingera s.r.o., 2017. 22 p.
Typ
souhrnná výzkumná zpráva
Jazyk
anglicky
Autoři
Hradiš Michal, Ing., Ph.D., UPGM (FIT)
Kohút Jan, Ing.
Abstrakt

This document summarizes implementations of XNOR nets and related experimental results. Training implementation is provided in CAFFE. For inference of the trained networks, a custom standalone C++ code is available. The inference code has minimal dependencies, is well optimized, and supports wide range of network architectures.

Klíčová slova

XNOR nets, convolutional networks, neural networks, object detection, image classification

Rok
2017
Strany
22
Vydavatel
Fingera s.r.o.
Místo
Brno
BibTeX 
@misc{BUT144771,
  author="Michal {Hradiš} and Jan {Kohút}",
  title="XNOR net report",
  year="2017",
  pages="22",
  publisher="Fingera s.r.o.",
  address="Brno",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11618/",
  note="Summary research report"
}
Soubory
Projekty
Caffe XNOR-nets, Innovatrics, zahájení: 2017-03-01, ukončení: 2017-06-30, ukončen
Výzkumné skupiny
Výzkumná skupina počítačové grafiky (VZ GRAPH)
Pracoviště
Ústav počítačové grafiky a multimédií (UPGM)
Nahoru