Xilinx推出reVISION堆栈,为普遍的视觉导向机械学习应用铺平途径

>2019-05-20 20:12:00 来源:EEFOCUS
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实现从端到云的机械学习应用


All Programmable技术和器件的全球抢先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,NASDAQ:XLNX))推出Xilinx reVISION™ 堆栈,宣布将赛灵思技术扩大至普遍的视觉导向机械学习应用领域。reVISION™ 堆栈的推出进一步弥补和完善了其近期发布的可重设置设备摆设加快堆栈,大幅扩大了赛灵思技术在机械学习应用领域从端到云的支配。全新的reVISION堆栈可以或许或许支撑更普遍的没有或许很少硬件设计专业知识的嵌入式软件和体系工程师,使其也可应用赛灵思技术更轻松、更疾速地开拓视觉导向的智能体系。一旦将机械学习、计算机视觉、传感器交融和衔接的优势融为一体,这些工程师将从中大受裨益。

 


reVISION 正在各种市场中实现一系列疾速增长的应用,此中包含传统的高端消费市场、汽车、工业、医疗和航空航天与国防等, 还包含新一代应用如合作机械人、具有“感应和躲避”功效的无人机、增强实际、主动驾驶汽车、主动化监视和医疗诊系。在这些市场中,差异化至关重要,体系必需具有最高相应速率、最新算法和疾速的传感器支配,大约三种的视觉导向半导体应用属于这类市场。

reVISION 支撑以最疾速率打造相应最快的视觉体系,相比最具竞争力的计算嵌入式 GPU 和典型 SoC,将机械学习推的单位功耗图像捕获速率晋升了 6 倍,将计算机视觉处理的单位功耗帧速率晋升了 40 倍,时延低落为 1/5。即便是没有硬件专业知识的开拓职员也能颠末过程结合应用 C/C++/OpenCL 开拓流程、业界模范的框架,和 Caffe 和 OpenCV 等库,用单个 Zynq SoC 或 MPSoC 芯片开拓出嵌入式视觉应用。

借助reVISION堆栈所独具的可重设置设备摆设性和任意衔接优势,开拓职员可以或许或许利用堆栈疾速开拓和支配进级。跟着神经网络、算法和传感器际和接口模范的赓续加快睁开,可重设置设备摆设性对“顺应未来”的智能视觉体系至关重要。

赛灵思 reVISION 堆栈包含平台、算法和应用开拓所需的丰富的开拓资源,可支撑最流的神经网络, 包含 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD 和 FCN。别的,该堆栈还供给了库元素, 包含 CNN 网络层的预定义的优化型实现计划,这也是构建定制神经网(DNN/CNN)所必需的。机械学习元素共同丰富的满意加快请求的 OpenCV 系列功效用于计算机视觉处理。对应用层开拓此,赛灵思支撑业界模范的框架,包含用于机械学习的 Caffe 和用于计算机视觉的 OpenVX。reVISION 堆栈还包含赛灵技暗谌焦给的开拓平台,诸如各种范例的传感器。

Eyetech Digital Systems 公司 CEO 兼创始人 Robert Chappell 指出:“咱咱咱们的眼部跟踪科技采纳 Zynq SoC 支撑高清视觉阐发功效,让 ALS 等各种瘫痪病人受害匪浅。新型reVISION 堆栈借助机械学习的力量为算法开拓供给了各中的机遇。这势必支撑咱咱咱们进一步扩大咱咱咱们的人机交互硬件产品,并晋升咱咱咱们中央眼部跟踪产品的价值。”

ARM细分市场营销高级总监Lakshmi Mandyam表示:“嵌入式市场是一个赓续睁开的应用领域,此中算法,神经网络和传感器的变更必要偏向平台的可重构性。来自赛灵思的基于ARM®的Zynq际可以或许或许有用地支配这些应用,同时加快创新型机械学习应用从端到云的普遍采纳。”

赛灵思公司计谋与市场营销高级副总裁 Steve Glaser表示:“咱咱咱们从端到云看到来自机械学习应用领域的弘大兴趣,而且咱咱咱们也相信赛灵思对堆栈开拓续的投入能加快主流应用。本日,成百上千的嵌入式视觉客户都借助赛灵技际实现为了机能和时延 10 倍以的晋升。新增 reVISION 之后,成千上万的客户也将受害于上述种种优势。”

 
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