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Hardware performance analysis for deep learning-based mistletoe detection in UAV imagery
DOI:10.1016/j.compag.2025.110629.png)
摘要
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• 评估了四种硬件平台在槲寄生检测中的CNN训练效率。
• 禁用超线程显著减少了训练时间,尤其是在非CGL设置中。
• 最新一代GPU在短期深度学习工作负载中优于高端CPU。
• MRD-AMD为中等训练任务提供了具有成本效益的替代方案。
• 推动了生态数据分析中深度学习应用的硬件优化。
期刊
IF:
8.9
论文数:
1.0W
被引数:
4.8W
机构
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