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LQ-Nets: Learned Quantization for Highly Accurate and Compact Deep Neural Networks
ECCV 2018 ABSTRACT 虽然权重和激活值的量化是深度神经网络 xff08 DNN xff09 压缩的有效方法 xff0c 并且具有很大的潜力来提高利用位操作的推理速度 xff0c 但是在量化模型和full precision模
Nets
Learned
quantization
for
Highly
论文学习---Learned Inertial Odometry for Autonomous Drone Racing
总结 xff1a 文章主要介绍了仅用IMU作为输入的深度学习网络来估计相对位移 xff0c 估计的结果用于EKF更新 xff0c 可以得到较为准确的EKF估计状态 摘要 惯性里程计是敏捷无人机状态估计的一个具有吸引力的方案 单纯的使用IMU
Learned
Inertial
Odometry
for
Autonomous
超分之Robust VSR with Learned Temporal Dynamics
这篇文章是2017年的ICCV 基于经典的VSR框架 xff0c 作者在对齐网络和时间融合超分网络上都做了一定的该进 其中对齐网络采用了STN的一个变体 xff1b 对齐后的SR网络使用了结合注意力机制的 xff0c 可自动选择时间尺度的时
Robust
VSR
with
Learned
Temporal