Inferencia de aprendizaje automático para el diseño de referencia de aplicaciones integradas - Calendae - Calendae | Informática, Electrónica, CMS, Ciberseguridad

Inferencia de aprendizaje automático para el diseño de referencia de aplicaciones integradas – Calendae

Hola, ¿qué tal colega?. Te escribe Jordi Oriol y hoy hablaremos sobre Inferencia de aprendizaje automático para el diseño de referencia de aplicaciones integradas – Calendae

Este diseño de referencia demuestra cómo usar TI Deep Learning (TIDL) / Machine Learning en un Sitara AM57x System-on-Chip (SoC) para llevar la inferencia de deep learning a una aplicación integrada. Este proyecto muestra cómo realizar inferencias de aprendizaje profundo en núcleos DSP C66x (disponible en todos los SoC AM57x) y subsistemas Embedded Vision Engine (EVE), que se tratan como aceleradores de aprendizaje profundo de caja negra en el SoC AM5749.

Este diseño de referencia es aplicable a cualquier aplicación que busque llevar la inferencia de aprendizaje profundo / aprendizaje automático a una aplicación integrada. Los clientes que deseen comenzar rápidamente con una red de aprendizaje profundo o evaluar el rendimiento de su red en un dispositivo AM57x encontrarán una guía paso a paso sobre cómo usar TIDL disponible como parte del SDK del procesador AM57x gratuito de TI.

Caracteristicas

  • Inferencia de aprendizaje profundo integrada en el SoC AM57x
  • Biblioteca de aprendizaje profundo de TI escalable de rendimiento (biblioteca TIDL) en AM57x utilizando solo núcleos C66x, solo subsistemas EVE o combinación C66x + EVE
  • Modelos de referencia CNN optimizados para el rendimiento para la clasificación, detección y segmentación semántica a nivel de píxeles de objetos
  • Tutorial completo del flujo de desarrollo de TIDL: capacitación, importación y distribución
  • Puntos de referencia de varias redes populares de aprendizaje profundo en el AM5749
  • Este diseño de referencia se ha probado en AM5749 IDK EVM e incluye la biblioteca TIDL en el núcleo C66x y el subsistema EVE, plantillas de referencia de CNN y guía de introducción

más información sobre: www.ti.com

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