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基于深度学习的目标检测技术发布 商用AI人工智能产品将迅速发展

ICChina • 1 周前 • 26 次点击  

         2018年5月16日,瑞芯微Rockchip发布运行在旗下RK3399芯片平台的基于深度学习的目标检测技术方案,可为高端AI人工智能行业提供准Turnkey解决方案,可同时支持Android及Linux系统,其目标检测速率达到8帧/秒以上。

        在人工智能领域中目标检测是非常热门的研究方向,目标检测是指对图片或视频中的目标性物体进行定位并分类。对于机器来说,从RGB像素矩阵中很难直接得到物体的抽象概念并定位,这给AI人工智能应用带来很大的挑战。

 

        目前,人工智能技术的主要研发方向为:人脸检测、人体检测、车辆检测、二维码检测及手势识别等,可广泛应用在监控、智能交通、新零售、自然交互等,而这些应用的基础便是目标检测技术。基于深度学习的目标检测技术具有很高的准确性和鲁棒性,但运算量比较大,长期无法在嵌入式设备中取得实际部署和应用。

 

        针对AI人工智能市场和技术需求,Rockchip在性能强大的RK3399平台上,对MobileNet SSD网络进行专项优化,使得高精度的MobileNet SSD300 1.0运行帧率达到8帧以上,精度略低而速度更快的MobileNet SSD300 0.75的运行帧率超过11帧。准实时的运行速度,将目标检测这一基础AI技术在嵌入式端带向实用。

 


        除了准实时的运行速度外,这一技术解决方案支持Google的TensorFlow Object Detection训练导出的TensorFlow Lite模型。目前已有大量基于TensorFlow Object Detection的使用案例,涵盖从面部到物体的各类检测,是工业上最方便使用、最普及的目标检测框架之一。

 

        瑞芯微Rockchip基于RK3399芯片平台的深度学习目标检测技术解决方案可同时支持Android或Linux系统,提升使用目标检测技术的AI产品的用户体验,大幅缩短研发周期,帮助更多的高端AI智能产品尽早面市。


 


        来源:瑞同科技传媒

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