Effiziente Patch-basierte Inferenz für Tiny Deep Learning auf Mikrocontrollern

Durch eine patch-basierte Inferenz-Planung können wir den Spitzenspeicherverbrauch bestehender Netzwerke um das 4-8-Fache reduzieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Durch die gemeinsame Optimierung von Netzwerkarchitektur und Inferenz-Planung erreicht MCUNetV2 einen Rekord an Genauigkeit für Bildklassifizierung und Objekterkennung auf Mikrocontrollern.