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)

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DOI: 10.1109/ICRA48506.2021.9561045

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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

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