オンデバイス

AI

FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(2/2)

1.FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(2/2)まとめ ・FRILLはPixel 1スマートフォン上で推論時間8.5ミリ秒、TRILL比で40%のサイズ削減を達成 ・10ミリ秒を超え...
AI

FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)

1.FRILL:TensorFlow-Liteを使用したオンデバイスで動作可能な音声特徴表現(1/2)まとめ ・昨年、音声の特徴表現を比較するベンチマークと新しい音声特徴表現モデルTRILLを公開 ・TRILLは有用だが単純な音声特徴を...
AI

Project Guideline:視力の弱い人が一人で走れるようにする(1/2)

1.Project Guideline:視力の弱い人が一人で走れるようにする(1/2)まとめ ・失明または弱視状態の人にとって支援者なしに一人でランニングすることは困難 ・Project Guidelineは路面に案内線が塗装されている...
AI

スマートフォンでウェアラブルデバイスに匹敵する視線追跡を実現(1/3)

1.スマートフォンでウェアラブルデバイスに匹敵する視線追跡を実現(1/3)まとめ ・眼球の運動を追跡する事はヘルスケアや様々なアプリケーションで役立つ可能性がある ・従来は高価な専用のハードウェアが必要となるため進歩の速度が限られていた...
AI

ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(1/2)

1.ニューラルネットワークを疎にして推論を高速化(1/2)まとめ ・モデル最適化には大部分の重みが0に設定されているスパースニューラルネットワークが有効 ・しかし良く使われる畳み込みスパース化するツールとサポートするツールがなかった ...
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