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嵌入式视觉处理器催生机器视觉新格局

Franklin Zhao?? 2015年05月06日 ?? 收藏1

什么是卷积神经网络(CNN)?

卷积神经网络(CNN)模拟我们大脑处理视觉时的工作状态。它们将图像分解成若干部分,并逐步找到其被训练去识别的目标。CNN已经存在了20多年,但直到近年这些算法才有了实质上的改进,并且目前在目标识别方面较其他可用算法甚至是人类专家更好。CNN是一种深度学习算法,其训练方式与我们的大脑采用目标的多幅图像来进行训练差不多,它基于这些图像归纳出能够被算法利用、用以在图片或视频中找到目标的一幅图形。

Nvidia、CEVA、Microsoft以及其他公司近期的发布强调了嵌入式视觉向CNN的迁移。其实,Microsoft和Google最近都已在高端应用中采用了CNN,其所得的精度超过了95%,较人类专家还要更高。CNN目前是获取高质量和高精度结果的最佳视觉算法,其性能比Viola-Jones、HOG、SIFT和SURF等其他算法更胜一筹。

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第2页: EV处理器做视觉处理比CPU、GPU和DSP强在哪?

第3页: EV处理器实现原理有何不同?

第4页: EV处理器识别精度比服务器还能更高?

第5页:什么是卷积神经网络(CNN)?

第6页:嵌入式视觉处理器解决方案的编程环境


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机器视觉系统? 卷积神经网络?

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