Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)加速機(jī)器學(xué)習(xí)
了解Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)示例來(lái)加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機(jī)器學(xué)習(xí)。該演示可通過(guò)Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類(lèi)。它可通過(guò)開(kāi)源框架Caffe實(shí)現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN 庫(kù)加速，從而可實(shí)現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來(lái)最高計(jì)算效率。
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發(fā)表于 12-22 14:33
如何深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用場(chǎng)景
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發(fā)表于 07-14 14:50
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大模型推理顯存和計(jì)算量估計(jì)方法研究
方法。
一、引言
大模型推理是指在已知輸入數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)的過(guò)程。然而，大模型的推理過(guò)程對(duì)顯存和計(jì)算資源的需求較高，這給實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了以下挑戰(zhàn)：
顯存不足：大模型在推理
發(fā)表于 07-03 19:43
【「# ROS 2智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)實(shí)踐」閱讀體驗(yàn)】視覺(jué)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)算法的應(yīng)用
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一、機(jī)器人視覺(jué)：從理論到實(shí)踐
第7章詳細(xì)介紹了ROS2在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用，涵蓋了相機(jī)標(biāo)定、OpenCV集成、視覺(jué)巡線、二維碼識(shí)別以及深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)等內(nèi)容。
發(fā)表于 05-03 19:41
基于RV1126開(kāi)發(fā)板實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)圖像分類(lèi)方案
在RV1126開(kāi)發(fā)板上實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)：在識(shí)別前對(duì)物體圖片進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，訓(xùn)練完成后通過(guò)算法分類(lèi)得出圖像的模型ID。
方案設(shè)計(jì)邏輯流程
面向AI與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)平臺(tái) AMD/Xilinx Versal? AI Edge VEK280
AMD/Xilinx Versal? AI Edge VEK280評(píng)估套件是一款面向AI與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，專(zhuān)為邊緣計(jì)算場(chǎng)景優(yōu)化設(shè)計(jì)。以下從核心配置、技術(shù)特性、應(yīng)用場(chǎng)景及開(kāi)發(fā)支持等方面進(jìn)行詳細(xì)
嵌入式AI技術(shù)之深度學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)樣本預(yù)處理過(guò)程中使用合適的特征變換對(duì)深度學(xué)習(xí)的意義
? 作者：蘇勇Andrew 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)層都將對(duì)輸入的數(shù)據(jù)做一次抽象，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的框架，可以深度理解數(shù)
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