深度学习

2018年8月3日,智能驾驶辅助技术供应商极目智能发布旗下最新车规级视觉ADAS解决方案JM600 V3.0,该系统搭载Xilinx高性能FPGA平台,整合极目在深度学习技术方面的最新研发成果,实现了性能、成本等方面的最佳平衡,是当前业界最具竞争力的FPGA视觉方案。

极目JM600 V3.0系统主要针对前装乘用车和商用车市场,将于今年Q3量产。

备受青睐,大型客车企业客户份额排名第一

凭借在技术领先性与成熟度、服务体系等方面的综合优势,目前极目智能已向苏州金龙、厦门金旅、潍柴动力、上海申龙、青年汽车、珠海银隆、上海万象等多家国内TOP15商用客车企业批量供货,在前装客车领域的大型主机厂客户份额占比50%以上,遥遥领先同类供应商。

同时,极目也在积极拓展卡车及乘用车市场,目前已与数家TOP 10厂商达成合作。

在后装市场上,极目智能已与苏交科、中石油、上海国际汽车城、新加坡警察部队(Singapore Police Force)等国内外大型车队进行合作,并与中国大地保险总部率先在国内多个省市合作推动ADAS车险风控业务落地,后装业务涉及车队管理、营运车险、智慧公交等多个领域。

极目「三板斧」,打造业界最具竞争力的FPGA视觉方案

1) 系统功能丰富,性能领先

人脑为何如此高效?比计算机究竟强在哪儿?

大脑是一个非常复杂的器官。人脑含有约1000亿个神经元,神经元之间的连接多达100万亿。人们常将人脑与另一套具有强大问题解决能力的复杂系统相比较:即数字计算机。人脑和计算机都含有大量基本单元,人脑中为神经元,计算机中为晶体管。这些基本单元都可组成复杂回路,处理电信号形式的信息。大体来看,人脑与计算机的架构十分相似,均由负责输入、输出、重要处理和记忆储存的几大回路构成。

但人脑与计算机相比,究竟谁的问题解决能力更胜一筹呢?考虑到计算机技术在近几十年中的飞速进步,你也许会认为计算机占了上风。经过特殊设计和编程的计算机的确在许多复杂游戏中打败了人类高手,如上世纪90年代打败了国际象棋大师、前几年又在围棋比赛中取胜;计算机在百科知识竞赛中也表现突出,如美国电视节目《危险边缘》。但在许多日常任务中,人类总是完胜计算机,比如在图片中辨认一辆自行车、或在拥挤的街道上寻找一名特定的行人,又比如伸手拿过杯子、并顺利将杯子送到嘴边等等。在概念化和想象力方面,人类更是赢得毫无悬念。

深度学习三大框架对比

人工智能的浪潮正席卷全球,诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边,如人工智能,机器学习,深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出,顾名思义用计算机来构造复杂的,拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展,在2012年后,得益于数据量的上涨,运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分,即让机器具备观察和感知能力,可以一定程度的理解和推理,预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能,即让机器获得自适应能力,解决一些之前还没遇到过的问题,而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。

弱人工智能有希望取得突破,是如何实现的,“智能”又从何而来呢?这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

一、机器学习概念
机器学习是一种实现人工智能的方法。

你不应该忽略的五个机器学习项目一览

摘要: 本文介绍5个新的机器学习项目,这些项目你可能还没有听说过,但确实对项目开发有所帮助,感兴趣的读者可以动手实践一下。

随着人工智能和深度学习的兴起,网络上存在的学习资源以及开源项目也越来越多。本文精选了的五个项目,都含有潜在新的机器学习想法,且全都是用Python实现。下面简单介绍下这五个项目,感兴趣的可以自己上手复现一下,说不定会对自己的项目产生一些新的想法。

1.实时损失曲线图(Live Loss Plot)

深度学习的常用概念

常用概念

(1)神经元
神经元将输入数据经过非线性激活函数(logistic sigmoid 函数)转换后进行输出,一般情况下一个神经元会有几个输入连接和几个输出连接

单个神经元

单个神经元

(2)输入层
有多个输入值组成,每个输入必须是线性无关的

(3)隐藏层
区别于输入和输出层。输入值进入隐藏层经过加权计算与及一组非线性函数(大多数时候非线性)转换后,将这些值输出传递给下一层。

神经网络示意图

神经网络示意图

目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科,包括计算机科学(图形、算法、理论、系统、体系结构),数学(信息检索、机器学习),工程学(机器人、语音、自然语言处理、图像处理),物理学(光学 ),生物学(神经科学)和心理学(认知科学)等等。许多科学家认为,计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

那么什么是计算机视觉呢? 这里给出了几个比较严谨的定义:

✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”(Ballard&Brown,1982)
✦ “从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”(Trucco&Verri,1998)
✦ “基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策”(Sockman&Shapiro,2001)

为什么要学习计算机视觉?
一个显而易见的答案就是,这个研究领域已经衍生出了一大批快速成长的、有实际作用的应用,例如:

  • 人脸识别: Snapchat 和 Facebook 使用人脸检测算法来识别人脸。
  • 图像检索:Google Images 使用基于内容的查询来搜索相关图片,算法分析查询图像中的内容并根据最佳匹配内容返回结果。
  • 游戏和控制:使用立体视觉较为成功的游戏应用产品是:微软 Kinect。
  • 深度学习——你需要了解的八大开源框架

    深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。

    目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等,这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果。

    下面让我们一起来认识目前深度学习中最常使用的八大开源框架:

    一.TensorFlow

    深度学习的关键术语

    摘要: 本文着重介绍了深度学习的一些关键术语,其中包括生物神经元,多层感知器(MLP),前馈神经网络和递归神经网络。对于初学者来说,掌握它们可以防止在学习请教时的尴尬~

    深度学习已经成为编程界的一股潮流,因为其在许多领域取得了令人难以置信的成功,使其在研究和工业领域广受欢迎。那么到底什么是深度学习呢?深度学习是应用深层神经网络技术:即利用具有多个隐藏层的神经网络结构来解决问题的过程。深度学习是一个过程,如数据挖掘,它采用深度神经网络架构,它是特定类型的机器学习算法。

    深度学习最近取得了令人吃惊的成就。但,至少在我看来,谨记一些事情是很重要的:

    1. 深度学习不是万能的——它不是一个解决所有问题的万能的解决方案。

    2.它不是传说中的王牌算法——深度学习不会取代所有其他机器学习算法和数据科学技术、或者至少它还没有证明如此。

    Deephi 的 Yi Shan 于 2018 年 1 月 9 日在法兰克福举办的 XDF 2018 Edge Track 上分享了一个用例演示。Yi Shan 讨论了在深度学习方面取得的成功,并分享了有关全栈深度学习推论解决方案的用例。

    作者:Steve Leibson,编译:黑夜

    说起AI相信大家肯定大家都不陌生,搞过深度学习的人可能都会碰到一个问题,那就是没有一个好的加速硬件,例如GPU,很难做深度学习。小编今天带大家走进一篇关于机器学习加速芯片的报告,来看一下未来的机器学习加速市场。在这篇名为“加速器:下一代机器学习芯片”的报告中,德勤全球预测,“到2018年底,用于加速数据中心机器学习的所有芯片中,超过25%将是FPGA,ASIC”。报告接着说道:“这些芯片将大大提高机器学习的使用率,使应用程序能够消耗更少的功率,同时变得更具相应能力,灵活性和处理能力,这将扩大其市场”。在后来的报告中指出:“机器学习应用还将售出20万多个FPGA和10万个ASIC芯片”。

    同步内容