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通過(guò)結合CEVA-XM圖像和視覺(jué)平臺及Brodmann17的深度學(xué)習技術(shù)，為智能手機、無(wú)人機、汽車(chē)、監控攝像機等裝置帶來(lái)超低功耗深度學(xué)習視覺(jué)功能 CEVA和Broadmann17宣布進(jìn)行合作，目標是加快深度學(xué)習計算機視覺(jué)在主流應用中的部署。CEVA和 Brodmann17合作完善邊緣設備中的深度學(xué)習功能，與基于領(lǐng)先GPU的實(shí)施方案相比，實(shí)現性能和功率效率的數量級提升。 消費設備廣泛采用人工智能(AI)的勢頭繼續保持不變，然而，在電池供電設備上，基于云的深度學(xué)習被諸多問(wèn)題困擾，包括延遲、安全和需要恒定可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接。在設備本身或者在邊緣實(shí)施人工智能便可以消除所有這些問(wèn)題，但這需要使用高效的計算機視覺(jué)處理器以滿(mǎn)足嚴苛的功率需求，并且，必須通過(guò)專(zhuān)有深度學(xué)習軟件以提供云系統所需的精度和性能。 Brodmann17開(kāi)發(fā)了一款面向嵌入式設備的專(zhuān)用深度學(xué)習技術(shù)，面向基于邊緣的人工智能的視覺(jué)識別。Brodmann17的深度學(xué)習架構使用正在申請專(zhuān)利的技術(shù)來(lái)生成多個(gè)較小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，與市場(chǎng)上生成的任何其它網(wǎng)絡(luò )相比，速度更快且更加精確。通過(guò)與Brodmann17合作，CEVA-XM平臺的授權許可廠(chǎng)商及其客戶(hù)能夠使用Brodmann17的深度學(xué)習目標檢測功能，在CEVA-XM上達到極高的精度并且速率達到每秒100幀。與在NVIDIA Jetson TX2 AI超級計算機上運行的相同軟件相比，這等同于性能提升了170%。與現今在NVIDIA TX2 上運行的流行的Faster-RCNN算法組合相比，每秒幀率提升了20倍。 Brodmann17首席執行官Adi Pinhas表示：“我們正在申請專(zhuān)利的深度學(xué)習視覺(jué)軟件十分適合想為其設備增添智能的使用CEVA-XM平臺的CEVA客戶(hù)和OEM廠(chǎng)商。這款開(kāi)創(chuàng )先河的同類(lèi)首個(gè)硬件和軟件組合達到了出色的實(shí)時(shí)性能，可使用單一DSP來(lái)支持多相機以及達到更高分辨率�！� CEVA視覺(jué)業(yè)務(wù)部門(mén)副總裁Ilan Yona表示：“為了在大眾市場(chǎng)設備中真正實(shí)現AI性能和功能最大化，不僅需要像我們的CEVA-XM平臺這樣的專(zhuān)用硬件，還需要經(jīng)過(guò)培訓在邊緣嵌入式設備上高效運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。Brodmann17的深度學(xué)習軟件能夠創(chuàng )建極其輕便、準確靈活的網(wǎng)絡(luò )，從頭開(kāi)始訓練，并且考慮到嵌入式裝置的特性。我們很高興與他們合作，并且將其獨特的功能帶給CEVA-XM生態(tài)系統�！� Brodmann17將會(huì )在2017年10月 23日至27日召開(kāi)的大陸和臺灣CEVA系列技術(shù)研討會(huì )上展示和演示其配合CEVA-XM4圖像和視覺(jué)平臺的深度學(xué)習軟件。研討會(huì )參觀(guān)者可以在這些活動(dòng)中與來(lái)自 CEVA和Brodmann17的計算機視覺(jué)專(zhuān)家會(huì )面。如要了解如何注冊，請訪(fǎng)問(wèn)研討會(huì )網(wǎng)站http://events.ceva-dsp.com/symposium-2017-sc/。 |
