它由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成,设计兼顾了高效率性和易用性,在Xilinx FPGA和ACAP上释放出了AI加速器的全部潜力。 向所有用户开放热门的框架Pytorch、Tensorflow、Tensorflow2、Caffe,以及现成的深度学习模型。AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、...
赛灵思 AI Model Zoo 提供在 https://github.com/Xilinx/AI-Model-Zoo。 本库包括优化的深度学习模型,可在赛灵思平台上加速深度学习推理的部署。这些模型覆盖多种不同的应用,包括但不限于ADAS/AD、视频监控、机器人、数据中心等。您可从使用这些免费的预训练模型开始,体验深度学习加速的优势。 该版本的功能包括: ...
AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、更快速的处理能力和更高效的产品化。 图二:用户应用 图三:AI Model Zoo 技术规格 图四:Edge AI Box X7接口 图五:技术规格 图六:Edge AI Box X7可堆叠 应用场景 智能停车 利用各种不同形式的技术,包括传感器和边缘...
它由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成,设计兼顾了高效率性和易用性,在Xilinx FPGA和ACAP上释放出了AI加速器的全部潜力。 向所有用户开放热门的框架Pytorch、Tensorflow、Tensorflow2、Caffe,以及现成的深度学习模型。AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、...
向所有用户开放热门的框架Pytorch、Tensorflow、Tensorflow2、Caffe,以及现成的深度学习模型。AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、更快速的处理能力和更高效的产品化。 图二:用户应用 图三:AI Model Zoo ...
Vitis™ AI 量化器和 DNNDK 运行时开源 AI Model Zoo 中添加了 14 个新参考模型(Pytorch, Caffe, Tensorflow) Vitis AI 量化器支持优化的模型(剪枝) 更新了 DPU 命名规则,以在所有配置中保持一致 推出面向边缘和云的 Vitis AI Profiler ONNXRuntime 和 TVM 支持 Vitis AI ...
向所有用户开放热门的框架Pytorch、Tensorflow、Tensorflow2、Caffe,以及现成的深度学习模型。AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、更快速的处理能力和更高效的产品化。 图二:用户应用 图三:AI Model Zoo ...
该高性能对象与姿态检测演示采用赛灵思 AI Model Zoo 发布在 Github 上的两个即用型模型(https://github.com/ Xilinx/AI-Model-Zoo): 1. OpenPose,使用公开数据集训练,并通过赛灵思 AI 优化器进行进一步优化 (https://www.xilinx.com/member/ai_optimizer.html) ...
向所有用户开放热门的框架Pytorch、Tensorflow、Tensorflow2、Caffe,以及现成的深度学习模型。AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、更快速的处理能力和更高效的产品化。 图二:用户应用 图三:AI Model Zoo ...
向所有用户开放热门的框架Pytorch、Tensorflow、Tensorflow2、Caffe,以及现成的深度学习模型。AI Model Zoo提供了优化和可重设的AI模型,使用户能在所有Xilinx平台上实现更迅速的应用开发、更快速的处理能力和更高效的产品化。 图二:用户应用 图三:AI Model Zoo ...