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CEVA公司發(fā)布用于機器學(xué)習的第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )軟件框架CDNN2(CEVA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))。 CDNN2在相機設備上實(shí)現本地化的基于深度學(xué)習的實(shí)時(shí)視頻分析，與在云端進(jìn)行的同類(lèi)分析相比，顯著(zhù)減少了數據帶寬、存儲需求和延遲，并加強了隱私保護。CDNN2結合CEVA-XM4智能視覺(jué)處理器，在用于智能手機、先進(jìn)駕駛輔助系統(ADAS)、監控設備、無(wú)人機、機器人和其它具有相機功能的智能設備上的嵌入式系統中實(shí)施機器學(xué)習，顯著(zhù)縮短了上市時(shí)間并具有低功耗優(yōu)勢。 
CDNN2在CEVA第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )軟件框架(CDNN)成功的基礎上構建，后者已經(jīng)被多家客戶(hù)和合作伙伴采用。CDNN2增添了谷歌機器學(xué)習軟件庫TensorFlow的支持，并且為極其復雜的最新網(wǎng)絡(luò )拓撲和層級提供更好的功能和性能，還支持全卷積網(wǎng)絡(luò )，從而允許任何給定的網(wǎng)絡(luò )使用任何分辨率作為輸入。 谷歌TensorFlow移動(dòng)/嵌入式團隊領(lǐng)導Pete Warden評論道：“很高興看到CEVA支持TensorFlow應用。功耗是在嵌入式設備中成功使得深度學(xué)習發(fā)揮潛力的關(guān)鍵，CEVA低功耗視覺(jué)處理器和CDNN2框架能夠幫助各種各樣的開(kāi)發(fā)人員在其設備中使用TensorFlow�！� CDNN2使用一組增強API，可以提升總體系統性能，包括從CPU直接卸載各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相關(guān)任務(wù)至CEVA-XM4，這些增強功能結合“按鈕”，可自動(dòng)將預訓練網(wǎng)絡(luò )轉化到CEVA-XM4上無(wú)縫運行，增強的CDNN2為開(kāi)發(fā)嵌入式視覺(jué)系統提供了顯著(zhù)的上市速度和功率優(yōu)勢。CDNN2生成基于CEVA-XM4圖像和視覺(jué)DSP的更快速網(wǎng)絡(luò )模型，與基于CPU和GPU系統相比，顯著(zhù)降低了對功耗和存儲帶寬的需求。要觀(guān)看CDNN2 的demo，點(diǎn)擊這里。 嵌入式視覺(jué)聯(lián)盟(Embedded Vision Alliance)創(chuàng )始人Jeff Bier評論道：“今天，從汽車(chē)至無(wú)人機和家用電器在內許多類(lèi)型系統的設計人員正在其產(chǎn)品中加入嵌入式視覺(jué)以提升安全性、自主性和功能性。我熱烈歡迎CEVA使用深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )推動(dòng)實(shí)施低成本、低功耗的智能視覺(jué)部署�！� CEVA營(yíng)銷(xiāo)副總裁Eran Briman評論道：“我們在第二代深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )框架中實(shí)現的提升，是我們與CEVA-XM4客戶(hù)和合作伙伴累積豐富現場(chǎng)工作經(jīng)驗所取得的成果。他們正在使用CDNN開(kāi)發(fā)和部署深度學(xué)習系統，用于包括無(wú)人機、ADAS和監控的廣泛終端市場(chǎng)。特別地是支持TensorFlow生成網(wǎng)絡(luò )是一項關(guān)鍵的增強特性，確保我們的客戶(hù)能夠在下一代AI設備中充分利用谷歌功能強大的深度學(xué)習系統�！� CDNN2旨在用于目標識別、先進(jìn)駕駛輔助系統、人工智能、視頻分析、增強現實(shí)(AR)、虛擬現實(shí)(VR)和類(lèi)似的計算機視覺(jué)應用。CDNN2軟件庫作為源代碼提供，擴展了CEVA-XM4現有的應用開(kāi)發(fā)套件(ADK)和計算機視覺(jué)庫CEVA-CV，它具有靈活性和模塊性，能夠在廣泛的網(wǎng)絡(luò )應用那個(gè)支持任一完整的CNN實(shí)施方案或特定層。這些網(wǎng)絡(luò )包括AlexNet、 GoogLeNet、ResidualNet (ResNet)、SegNet、VGG (VGG-19、VGG-16、VGG_S)和 Network-in-network (NIN)等。CDNN2支持最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )層，包括卷積、去卷積、池化、全連接、softmax、concatenation和上采樣(upsample)，以及各種初始模型。它支持全部網(wǎng)絡(luò )拓撲，包括Multiple-Input-Multiple-Output、每級多層、全卷積網(wǎng)絡(luò )，以及線(xiàn)性網(wǎng)絡(luò )(比如Alexnet)。 CDNN2框架的主要組件是離線(xiàn)CEVA網(wǎng)絡(luò )生成器，只要按下按鈕便可將預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )轉化為嵌入式友好的定點(diǎn)網(wǎng)絡(luò )。CDNN2解決方案包含基于硬件的開(kāi)發(fā)套件，可讓開(kāi)發(fā)人員不僅在仿真中運行網(wǎng)絡(luò )，還可簡(jiǎn)便地在CEVA開(kāi)發(fā)板上實(shí)時(shí)運行網(wǎng)絡(luò )。 如要了解更多有關(guān)CDNN2的信息，請訪(fǎng)問(wèn)公司網(wǎng)站http://launch.ceva-dsp.com/CDNN2。 |
