TinyML纸和项目 这是有关TinyML的有趣论文,项目,文章和讨论的列表。 很棒的论文 2016年 深压缩:通过修剪,训练量化和霍夫曼编码压缩深神经网络| [SQUEEZENET]具有50倍较少参数和小于0.5MB模型尺寸的ALEXNET级别准确性| 2017年 仅基于整数算法的神经网络的量化和训练 用于物联网的2 KB RAM中的资源高效机器学习| ProtoNN:用于资源稀缺设备的压缩且精确的kNN | OPENMV:Python驱动的可扩展机器视觉相机| 2018年 [AMC]用于移动设备上模型压缩和加速的AutoML | ARM的移动机器学习硬件:片上系统(SoC)观点|英特尔:registered:开发人员专区 [HAQ]具有混合精度的硬件感知自动量化| 适用于实际系统的高效而强大的机器学习 [GesturePod]视障人士基于手势的交互手杖| [YOLO-LITE]针对非