lightspeeur®5801sai加速器高效能、低功耗，是邊緣ai裝置的最佳選擇。 結合低成本，該晶元支援用於大眾市場裝置應用，如移動，嵌入式和lot。 該加速器使用帶有主機處理器的cnn(convolutional neural networks，卷積神經網路)來執行人工智慧任務，例如自然語言處理(natural language processing, nlp)、目標檢測、影象分類、語音識別等應用。
行業標準網路支援
•vgg
•resnet
•mobilenet -v1
•類似的自定義網路
ubuntu16.04 平台下使用spr5801 做目標檢測任務：
5801 支援訓練自己的資料集，方法是4步。
目標檢測 目標檢測通用框架總結
目標檢測框架個人總結 以下是筆記中包含的內容 目標檢測網路框架總結 yolov4中有圖 從最開始的神經網路到現在深度更深，模組更多的目標檢測深度學習神經網路，如今大致可以分為two stage detector 典型的為rcnn系列 和 one stage detector 典型為yolo系列 每個...
目標檢測入門 目標檢測基本概念
目標檢測關注影象中特定的物體目標，要求同時獲得這一目標的類別資訊和位置資訊。檢測給出的是對前景和背景的理解，需要從背景中分離出感興趣的目標，並確定這一目標的描述 類別和位置，常用檢測框表示 與影象分類的區別，目標檢測更具難度 影象分類只需要判斷輸入的影象中是否包含感興趣物體，而不需要定位具體位置 如...
運動目標檢測
目錄 檢測方法 背景模型 目標檢測 後處理 檢測方法 基於統計背景模型的運動目標檢測方法 問題 1 背景獲取 需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景影象 2 背景擾動 背景中可以含有輕微擾動的物件，如樹枝 樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 3 外界光照變化 一天中不同時間段光線 天氣等...