【視覺進化論】AI視覺運算硬體加速可行方案評析＿課程簡報

很高興本次受邀參加「AI視覺進化論─智慧視覺運算技術論壇」分享「AI視覺運算加速可行方案評析」。

本次主要內容包括四大部份，視覺問題分析及算法簡介(影像分類、物件偵測、語義分割、實例分割)、視覺運算開源工具及開放規格(OpenCV、OpenVX、OpenCL、OpenVINO)、視覺運算硬體加速方案(CPU, GPU, FPGA, ASIC, SoC)及OpenVINO支援項目(加速硬體、推論引擎、系統平台、預訓模型)介紹。相關簡報如下所示，如有任何筆誤或不清楚的地方，歡迎於下方留言交流。

<<如看不清楚簡報內容，可點擊圖片放大至原始解析度觀看。>>

視覺運算開源工具及開放規格：

OpenCV https://opencv.org/
OpenVX https://www.khronos.org/openvx/
OpenCL https://www.khronos.org/opencl/
OpenVINO https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit

 

參考文獻： 

[1] Microsoft COCO (Dataset) http://cocodataset.org

[2] Intel OpenVINO Toolkit https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit
[3] Intel OpenVINO Samples https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit/documentation/code-samples
[4] Semantic Segmentation Papers https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmentation-over-the-years.html 

[5] 人工智慧AI晶片與Maker創意接軌 http://omnixri.blogspot.com/2018/05/aimaker.html

本文歡迎轉發(貼)及非商業用途使用，若有引用部份文章或圖片時煩請註明出處、作者：「歐尼克斯實境互動工作室 作者：Jack Hsu」及本文網址，謝謝！