卷积神经网络（CNN）已经在许多应用中获得成功，包括图像分类、物体检测和分割[1-4]。许多实际应用，如无人驾驶飞行器、医疗成像和增强现实，激发了CNN架构和算法的快速改进。CNN能够实现快速决策和高精确度，但往往涉及大量的计算和存储。因此，在典型应用中需要一个高效的计算平台。
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作者：Jae-sun Seo
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