reVISION

reVISION堆栈能够支持更广泛的很少或没有硬件设计专业知识的嵌入式软件和系统工程师,使其也能利用赛灵思的技术更轻松、更快速地开发视觉导向的机器学习应用。

视频:使用 reVISION 实现的 4K60 密集光流算法

本视频演示将通过在可编程逻辑中以支持 60 帧每秒速率的 4K 分辨率运行业界一流的密集光流算法展示 Zynq Ultrascale+ MPSoC 的强大功能。

一文带你了解Xilinx reVISION堆栈

简介

赛灵思reVISION堆栈包括丰富的平台、算法和应用开发资源,支持最流行的神经网络,如AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD和FCN等。此外,该堆栈还提供库元素,包括预定义和优化的CNN网络层实现,这是构建定制神经网络(DNN(深度神经网络)/CNN(卷积神经网络))所必需的。机器学习元素还配合一系列丰富的支持加速功能的OpenCV功能,满足计算机视觉处理要求。针对应用层开发,赛灵思支持工业级框架,包括面向机器学习的Caffe和面向计算机视觉的OpenVX。reVISION堆栈还包括了赛灵思和第三方提供的开发平台以及各类传感器。

计算机视觉

xFOpenCV库函数

OpenCV库函数对开发许多计算机视觉应用都非常重要。赛灵思的xFAST计算机视觉库基于关键的OpenCV函数,能帮助您方便地编写并加速计算机视觉功能,通过SDx或HLx设计环境充分发挥FPGA结构的功能。此外,xFAST函数与OpenCV保持一致,并专为高性能、高利用率和易用性进行了优化。更多详情请见: china.xilinx.com/revision 。

• OpenCV 3.1库中成千上万函数支持Cortex A9和Cortex A53。

机器学习的应用正迅速地扩展至越来越多的终端市场,在用户端、在云端或者在那些基于端处理与基于云的数据分析相结合的混合解决方案中。面向云应用,赛灵思最近推出了可重配置加速堆栈(2016年11月推出),目标直指包括机器学习推断在内的各种计算加速应用。 面向端应用,赛灵思现在宣布凭借Xilinx® reVISION™ 堆栈大幅扩展至广泛的视觉导向机器学习应用。 全新的reVISION堆栈能够支持更广泛的很少或没有硬件设计专业知识的嵌入式软件和系统工程师,使其也能利用赛灵思的技术更轻松、更快速地开发视觉导向的机器学习应用。

本视频演示将现如今“视觉导向系统”中最常用的 3 大复杂算法进行完美结合,其中包括用于目标检测或场景分割的卷积神经网络 (CNN)算法、用于运动跟踪的密集光流算法以及用于深度感知的立体视觉算法,可在单个 Zynq Ultrascale+ MPSoC 器件上运行。

赛灵思发布最新软件定义reVISION™ 堆栈,全新的reVISION堆栈能够支持更广泛的没有或者很少硬件设计专业知识的嵌入式软件和系统工程师,使其也可以使用赛灵思技术更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。一旦将机器学习、计算机视觉、传感器融合和连接的优势融为一体,这些工程师将从中大受裨益。

reVISION堆栈介绍 【PDF下载】

赛灵思 reVISION 堆栈包括用于平台、算法和应用开发的丰富的开发资源,支持最流行的神经网络(诸如 AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD 和 FCN)以及库元素(如 CNN 网络层的预定义优化型实现方案,这也是构建定制神经网络 DNN/CNN 所需的)。配合丰富的满足加速要求的 OpenCV 功能,支持机器视觉处理。对应用层面的开发来说,赛灵思支持流行的框架,包括用于机器学习的 Caffe 和用于计算机视觉的 OpenVX(将于 2017 年下半年推出)。

实现从端到云的机器学习应用

赛灵思公司(Xilinx, Inc.,NASDAQ:XLNX))推出Xilinx reVISION™ 堆栈,宣布将赛灵思技术扩展至广泛的视觉导向机器学习应用领域。reVISION™ 堆栈的推出进一步补充和完善了其近期发布的可重配置加速堆栈,大幅扩展了赛灵思技术在机器学习应用领域从端到云的部署。全新的reVISION堆栈能够支持更广泛的没有或者很少硬件设计专业知识的嵌入式软件和系统工程师,使其也可以使用赛灵思技术更轻松、更快速地开发视觉导向的智能系统。一旦将机器学习、计算机视觉、传感器融合和连接的优势融为一体,这些工程师将从中大受裨益。

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