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Increasing the Scalability of Graph Convolution for FPGA-Implemented Event-Driven Vision
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对FPGA实现的图卷积神经网络（GCNN）可扩展性问题，提出了优化硬件模块和双步卷积方法，显著降低了查找表的使用量，从而提高了GCNN在复杂图和动态场景中的可扩展性。
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关键要点
- 本研究针对FPGA实现的图卷积神经网络（GCNN）可扩展性问题。
- 提出了优化硬件模块和双步卷积方法。
- 显著降低了查找表（LUT）的使用量。
- 提高了GCNN在复杂图和动态场景中的可扩展性。
- 该方法使GCNN能够应用于更多层次和更大规模的图。
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