マシン学習/オンデバイスの人工知能

低解像度画像センサをたた时オン,低电力の颜検出ニューラルネットワークアルゴリズム

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ICE40 UltraPlusリファレンスデザインは人工知知(AI)をを使ししを実実実て.aiの技术は,机构の方が效率效率かつに大大量子のを迅速膨なができるので,通讯は人间が行业作用を実行する.fpgaはは上,データを并列してて处できる,マイクロプロセッサにてそのなタスクをよりててすることをできます。

このアプリケーションにはニューラルネットワークがモデルがされています。未学习习モデルを使い。,重さ习のモデル使使,重さややをし,强力なgpuで10万人の颜をするするによって习済みのモデルするます。重さやアクティベーションはice40超支デバイスに転送さますますデバイスでは学习済みので対象物を通讯ささせることができことができことができことができことができせるせるせることができであるかかををししであるどうかを认识ししであるどうかを认识し

ネットワークエッジにAIをもたらすことは難しいですが,同時に大きなチャンスでもあります。AIをiCE40に組み込むクラウドベースのリソースの代わりにUltraPlus FPGAを使用すると,消費電力を大幅に削減し,応答時間を短縮できます。同時に,ローカル処理はセキュリティを向上させます。AIをデバイスに組み込むことで,ネットワークの電源を切って節電する場合でも,常時オンのインテリジェンスを得ることができます。

特長

  • ニューラルネットワークモデルを用いたネットワークエッジでの高速、低電力の顔検出
  • バイナリーウェイトと8ビット固定ポイントポイントアクティベーションを使,高い精密を维持ながらながらのの电力を削减
  • 128kバイトのメモリを内蔵ことにより,ウェイト/アクティベーションをice40超额fpgaの内部直接格式することができます
  • システムのニーズに応じて電力と応答時間の最適化が可能
  • 犬,猫,车,船,特性の音など他アイテム検出する际にもも术検出することができます。

ブロックダイアグラム

ドキュメント

技术资源
标题 数量 版本 日期 格式 大小
ICE40 UltraPlus脸部检测设计文件
1.0 2017/017/2017 压缩 1.1 MB.
ICE40 UltraPlus Face检测参考设计用户指南
fpga - ug - 02027 1.1 11/29/2017 PDF. 636.1 KB.

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