Runway Detection using a Modified DeeplabV3+ Segmentation Neural Network for Space Applications

Using Vitis AI, a Xilinx framework for executing machine learning models on heterogeneous computing hardware, this work benchmarked the capability of a Xilinx Versal AI Core system-on-a-chip (SoC) to execute a runway detection segmentation neural network. This demonstration was performed to support...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings - IEEE Aerospace Conference S. 1 - 10
Hauptverfasser:	Smith, David, Carssow, Douglas
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.03.2025
Schlagworte:	Accuracy Artificial intelligence Benchmark testing Data models Field programmable gate arrays FPGA Neural networks Quantization Satellites Segmentation Throughput Training Versal Vitis AI YOLO
ISSN:	2996-2358
Online-Zugang:	Volltext
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