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SoC设计将被“深度学习”颠覆

上网日期: 2015年05月21日 ?? 作者: Colin Johnson ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:深度学习? SoC设计? 嵌入式视觉?

高通的认知平台尽管将成为全新Snapdragon移动设备应用处理器的一部分,但却对其建构模块三缄其口。该公司仅解释,Zeroth平台具有“计算机视觉、设备上深度学习、可辨识场景与对象的智能相机,以及阅读文本与手写”的能力。

高通首款认知计算机平台Zeroth《电子工程专辑》
高通首款认知计算机平台Zeroth
Source:Qualcomm

同时,加拿大公司Cognivue看好CNN的出现将为嵌入式视觉SoC领域创造一个公平的竞争机会。

Cognivue专精于设计自有的影像认知处理器核心、工具与软件,并获得像飞思卡尔(Freescale)等合作伙伴的采用。透过利用Cognivue的可程序技术,飞思卡尔为其汽车视觉系统提供了智能成像与视频辨识解决方案。

Cognivue 产品管理副总裁Tom Wilson表示:“我们正开发一个非常适合深度学习应用的大规模平行图像处理架构与数据路径管理。”相对的,竞争对手的方案经常采用手动设计其嵌入式视 觉SoC,以便随时保持与改变中的不同视觉算法同步。竞争对手通常密切注意最新的算法进展,并应用于其SoC设计与优化。否则他们可能会发现自已陷 于老旧架构而不适于新的CNN。

Cognivue的新影像认知处理技术称为Opus,它将利用APEX架构,从而为复杂的深度学习分类提供平行处理的能力。《电子工程专辑》
Cognivue的新影像认知处理技术称为Opus,它将利用APEX架构,从而为复杂的深度学习分类提供平行处理的能力。
Source:Cognivue

渥太华大学(University of Ottawa)电子工程与计算机科学系教授Robert Laganiere说:“在CNN出现在计算机视觉应用以前,算法设计师必须做出涉及多个视觉算法层次和步骤的许多设计决定。”

这些决定包括用于对象侦测的分类方式,以及打造功能整合的方法(利用严密的检测器,如直方图等)。更多决策还包括如何处理对象变形部位的辨识,以及是否要利用串联方法(一系列确认定对象的较小决定)或采用可支持的向量机器进行处理。

Laganiere教授说:“在这个方法上为每一个步骤所做的任何一个小决定,都可能为对象辨识的准确度产生巨大的影响。”

然而,在深度学习架构中,你可以将所有的步骤整合于一,他解释说:“你不需要做出决定,因为深度学习将会为你做决定。”

换言之,正如Bier总结的那样:“传统的计算机视觉在物体辨识上采用非常程序性的途径,但深度学习则大不相同,因为你不需要再告诉计算机需要看什么。”

Bier将这一过程描述为两阶段法。学习和训练过程先在专用设施完成,例如利用数据中心的超级计算机。然后,将第一阶段中的大量数据集转为‘设定’和‘协同效率’应用到嵌入式系统中。

本文下一页:用于神经网络的SoC优化?


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