Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Rohmetra, Honnesh"'
High runtime memory and high latency puts significant constraint on Vision Transformer training and inference, especially on edge devices. Token pruning reduces the number of input tokens to the ViT based on importance criteria of each token. We pres
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.09324
Autor:
Sah, Sudhakar, Ganji, Darshan C., Grimaldi, Matteo, Kumar, Ravish, Hoffman, Alexander, Rohmetra, Honnesh, Saboori, Ehsan
We introduce MCUBench, a benchmark featuring over 100 YOLO-based object detection models evaluated on the VOC dataset across seven different MCUs. This benchmark provides detailed data on average precision, latency, RAM, and Flash usage for various i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.18866
Autor:
Rohmetra, Honnesh1 (AUTHOR), Raghunath, Navaneeth1 (AUTHOR), Narang, Pratik1 (AUTHOR), Chamola, Vinay2 (AUTHOR), Guizani, Mohsen3 (AUTHOR), Lakkaniga, Naga Rajiv4,5 (AUTHOR) nlakkaniga@uams.edu
Publikováno v:
Computing. Apr2023, Vol. 105 Issue 4, p783-809. 27p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.