解决内存瓶颈和计算负载问题，韩松团队提出 MCUNetV2

作者丨happy
编辑丨极市平台

论文链接：arXiv:2110.15352

Slides链接：-https://hanlab.mit.edu/projects/tinyml/mcunet/assets/MCUNetV2/slides.pdf

项目地址：https://hanlab.mit.edu/projects/tinyml/mcunet/

本文是MIT韩松团队继MCUNet之后关于MCU端TinyDL的又一次突破，已被NeurIPS2021接收。针对CNN在MCU端存在的不平衡内存分布 问题，提出一种patch-by-patch 推理机制；与此同时，还提出recptive field redistribution 调整感受野与FLOPs以降低整体计算负载。所提MCUNetV2取得了MCU端新的ImageNet分类记录71.8；更重要的是打通了Tiny设备上目标检测部署问题，取得了比已有方案高16.9%mAP@VOC的指标。本研究极大程度上解决了TinyML的内存瓶颈问题，为图像分类之外的其他视觉应用铺平了道路 。

阅读原文：内存瓶颈和计算负载问题一举突破？韩松团队提出 MCUNetV2：解锁 MCU 端新纪录！

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