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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

EV处理器识别精度比服务器还能更高?

“Synopsys从2012年开发DesignWare嵌入式视觉处理器开始,其识别率就达到了85%。如果通过更好的CNN模型和不断培训,准确率还可以更高。”Mike介绍说,“2015年微软和谷歌的CNN视觉识别精度是95%,但那是通过服务器云处理实现的。如果经过更多的CNN培训,我们的解决方案的精度甚至可能更高。它就像是人的眼睛和大脑,刚开始看到一样东西时,你可能会认不出来,但如果你天天都去看,识别的准确率就会很高。”

EV处理器系列包含多个高性能处理内核,可在典型的28nm工艺技术中实现高达1GHz的运行速率。EV处理器系列也实现了一种前馈卷积神经网络(CNN)结构,它支持一个可编程的点对点串流互连网络,以用于快速和准确的目标监测这一视觉处理的关键任务。执行单元处理器的数量可配置,开发人员能够在视觉应用中利用通用的任务级和数据级并行处理功能,去执行复杂的图像和视频识别算法,同时仅消耗市场上其它可用视觉处理器五分之一的功耗。

EV处理器专为无缝集成到SoC中而设计。其可与任何主处理器搭配使用和并行工作。EV系列通过信息传递和中断来支持与主处理器的同步。此外,EV处理器的内存可映射到主处理器。这些特点使得主处理器能够保持控制,同时使所有的视觉处理都能够被卸载到EV处理器上,这样可降低功耗并且加速结果呈现。EV处理器可以存取储存在SoC内存映射区域内的数据,或在需要的情况下,通过ARM AMBA AXIT标准系统接口独立地存取芯片外数据源提供的图像数据。

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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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