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。

Increasing the Scalability of Graph Convolution for FPGA-Implemented Event-Driven Vision
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