100小时从零开始:AI口罩佩戴检测系统
judy 在 周一, 08/17/2020 - 09:51 提交
本文设计了基于深度学习的人脸口罩佩戴识别系统。该方法在利用自主设计的图像识别网络以及Xilinx最新的vitis-ai技术快速开发出符合要求的系统。利用近1万个公开数据,并采用数据增强等方法,在训练后得到95%的识别准确率
Vitis 是由赛灵思(Xilinx)推出的一款开发工具套件,用于加速应用程序的开发和部署,尤其专注于基于赛灵思的可编程逻辑设备(FPGA)的加速。
Vitis 工具套件的目标是简化 FPGA 加速应用程序的开发流程,使更广泛的开发者能够充分利用 FPGA 提供的硬件加速性能,从而加速特定领域的计算任务。
本文设计了基于深度学习的人脸口罩佩戴识别系统。该方法在利用自主设计的图像识别网络以及Xilinx最新的vitis-ai技术快速开发出符合要求的系统。利用近1万个公开数据,并采用数据增强等方法,在训练后得到95%的识别准确率
在本次网络研讨会上,您将了解 Vitis 环境,以及该环境如何在 Xilinx 平台上实现嵌入式软件和加速应用开发。
本次网络研讨会将深入探讨 Vitis AI 的关键组件,并向您展示如何在 Xilinx 硬件平台上实现灵活应变且高效的 AI 推断。
通过本次网络研讨会,了解如何使用 Vitis AI 部署和运行您针对 Xilinx 嵌入式 SoC 和 Alveo 加速平台预先训练好的 DNN 模型。然后开始使用 Vitis AI 在板上运行示例。
本文描述如何从 Vivado® 高层次综合移植到 Vitis™ 高层次综合。
随着 AI 模型所需算力发生数量级增长, AI 推断对于硬件的需求大大增加。而摩尔定律的日渐式微,让架构创新成为希望之星。只有特定领域架构(DSA)才能确保硬件可以跟上不断增长的 AI 推断需求——DSA代表着未来计算,即为“每种类型的工作负载”定制自适应硬件,以实现最高的运行效率
Vitis™ AI 开发环境是 Xilinx 的开发平台,适用于在 Xilinx 硬件平台(包括边缘器件和 Alveo 卡)上进行人工智能推断。它由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。Vitis AI 以高效易用为设计理念,可在 Xilinx FPGA 和 ACAP 上充分发挥人工智能加速的潜力
Vitis™ AI 开发环境是 Xilinx 的开发平台,适用于在 Xilinx 硬件平台(包括边缘器件和 Alveo 卡)上进行人工智能推断。它由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。Vitis AI 以高效易用为设计理念,可在 Xilinx FPGA 和 ACAP 上充分发挥人工智能加速的潜力。
Xilinx 隆重推出自适应计算挑战赛!比赛要求开发者和初创企业使用 Vitis™ / Vitis™ AI 在 Xilinx 平台上实现算法和应用的硬件加速。开发者冠军将获得 1 万美元奖金,初创企业冠军将获得 10 万美元奖金!
移动互联网时代,每时每刻都在产生大量的图像和视频内容,内容提供商面临的主要问题是如何实现对内容的有效过滤,避免不允许的内容被公开。睿视演示了一种基于AI+FPGA的图像过滤方法,使用Xilinx Alveo加速器卡对特定图片/视频内容进行有效实时过滤。