Binary-LoRAX: Low-Latency Runtime Adaptable XNOR Classifier for Semi-Autonomous Grasping with Prosthetic Hands

Fasfous, N.; Vemparala, M.-R.; Frickenstein, A.; Badawy, M.; Hundhausen, F.; Höfer, J.; Nagaraja, N.-S.; Unger, C.; Vögel, H.-J.; Becker, J.; Asfour, T.; Stechele, W.

doi:10.1109/ICRA48506.2021.9561045

Binary-LoRAX: Low-Latency Runtime Adaptable XNOR Classifier for Semi-Autonomous Grasping with Prosthetic Hands

Fasfous, N.; Vemparala, M.-R.; Frickenstein, A.; Badawy, M.; Hundhausen, F. ¹; Höfer, J. ²; Nagaraja, N.-S.; Unger, C.; Vögel, H.-J.; Becker, J. ²; Asfour, T. ¹; Stechele, W.
¹ Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
² Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Zugehörige Institution(en) am KIT	Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Publikationstyp	Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr	2021
Sprache	Englisch
Identifikator	ISBN: 978-1-72819-077-8 ISSN: 1050-4729 KITopen-ID: 1000143669
Erschienen in	2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA): 30 May – 5 June 2021, Xi'an, China
Veranstaltung	IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021), Online, 30.05.2021 – 05.06.2021
Verlag	Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten	13430-13437
Nachgewiesen in	Dimensions Scopus OpenAlex
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