Wykaz publikacji wybranego autora

Dominika Przewłocka-Rus, mgr inż.

poprzednio: Przewłocka

asystent

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0002-5836-8604 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 57205735756

PBN: 5e70941b878c28a0473b64b3

1

  • Energy efficient hardware acceleration of neural networks with power-of-two quantisation / Dominika PRZEWŁOCKA-RUS, Tomasz KRYJAK // W: Computer Vision and Graphics : proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics ICCVG 2022 : [19-21 September 2022, Warsaw] / eds. Leszek J. Chmielewski, Arkadiusz Orłowski. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2023. — (Lecture Notes in Networks and Systems ; ISSN 2367-3370 ; LNNS 598). — ISBN: 978-3-031-22024-1 ; e-ISBN: 978-3-031-22025-8. — S. 225–236. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-11

    orcid iD

  • keywords: neural networks, hardware acceleration, energy efficient, power of two quantisation

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Tomasz Kryjak

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-22025-8_16

2

  • Power-of-two quantized YOLO network for pedestrian detection with dynamic vision sensor / Dominika PRZEWŁOCKA-RUS, Tomasz KRYJAK // W: DSD 2023 [Dokument elektroniczny] : 2023 26th euromicro conference on Digital System Design : 6–8 September 2023, Durres, Albania : proceedings / ed. by Smail Niar, Hamza Ouarnoughi, Amund Skavhaug. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2023. — (Proceedings (Euromicro Conference on Digital System Design) ; ISSN 2639-3859). — Dod. ISBN: 979-8-3503-4420-2. — e-ISBN: 979-8-3503-4419-6. — S. 39–45. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 44–45, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2024-03-19. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047670043.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10456798

    orcid iD

  • keywords: energy efficiency, pedestrian detection, embedded vision systems, logarithmic quantization, dynamic vision sensor, power of two quantisation

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Tomasz Kryjak

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/DSD60849.2023.00016