揭示优化深度神经网络的见解

导读 StradVision,其基于AI-摄像头感知软件是先进驾驶辅助系统(ADAS)和自主车(AVS),一家领先的创新者,就会发现见解优化深在2020嵌入式视觉峰...

StradVision,其基于AI-摄像头感知软件是先进驾驶辅助系统(ADAS)和自主车(AVS),一家领先的创新者,就会发现见解优化深在2020嵌入式视觉峰会上针对多个处理器的神经网络(DNN)。在“设计定制DNNs为目标硬件”会议,将在举行上午9:30(太平洋时间)于9月17日,R&d董事 和联合创始人Woonhyun越南也将详细阐述StradVision的专利专有技术通过其深厚的学习型SVNet技术。

该演讲标志着StradVision第六次参加杰出会议,并致力于实践,部署的计算机视觉和视觉AI。

今年的会议包括来自Google,英特尔,三星,高通和LG电子的发言人,以及Google杰出工程师David Patterson的主题演讲,David Patterson也是加州大学伯克利分校的教授,也是RISC的副主席。 -V基础。

在会议期间,Nam将介绍StradVision的既有专利,包括已获得DNN专利的SVNet软件,并讨论深度神经网络的挑战和机遇,包括经济高效的技术来优化DNN以更好地适应不同的处理器,同时减少型号尺寸和功耗。DNN开发人员无法为每个处理器转换DNN所需的工作,Nam将解释量化和结构化稀疏化技术如何通过显着减少模型大小和计算来提供帮助。

博士学位 Nam将担任浦项科技大学计算机视觉实验室的持有人,他将从StradVision算法工程团队的负责人的经验中汲取经验,该团队的先驱SVNet软件可以快速,准确地识别ADAS辅助和自动驾驶车辆的潜在危险物体和道路状况,例如其他车辆,行车道,行人,动物,自由空间,交通标志和灯光,即使在恶劣的天气条件下或光线不足的情况下也是如此。

Nam的团队负责定义SVNet的技术架构,部署新的算法管道,并提供针对每个硬件目标最佳优化的算法解决方案。

SVNet依赖于基于深度学习的嵌入式感知算法,与竞争对手相比,该算法更紧凑并且运行所需的内存和电力大大减少。得益于StradVision的专利和尖端的DNN支持软件,它支持14种以上的硬件平台。

与会者还将了解StradVision通过国际合作将基于AI的摄像头感知软件推向大众市场的经验,以及亚洲对ADAS和AV市场未来的看法。

StradVision的软件目前在全球880万辆汽车中使用,例如SUV,轿车,卡车和无人驾驶巴士,并且与全球领先的汽车一级供应商和五个世界顶级汽车OEM保持着合作关系。StradVision的全球合作伙伴还包括NVIDIA,爱信集团,现代汽车集团,LG电子,德州仪器,瑞萨电子,高通,赛灵思,Socionext,Ambarella和BlackBerry QNX。

StradVision已获得中国国标认证和令人垂涎的ASPICE CL2(汽车软件性能改进和能力确定遏制等级2)认证,并且最近在第14届韩国专利优秀奖中获得了电气/电子类大奖。

自2012年以来,Edge AI和视觉联盟(由Berkeley Design Technology,Inc.运营的行业合作伙伴关系)于每年五月在加利福尼亚州组织了嵌入式视觉峰会。与会人员通常包括对以下内容感兴趣的行业专家,商业领袖,领先的学者,投资者和企业家:视觉AI。

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