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借助PointPillars模型實現(xiàn)多類別的3D目標(biāo)檢測

璟琰乀 ? 來源:FPGA開發(fā)圈 ? 作者:FPGA開發(fā)圈 ? 2020-11-04 11:22 ? 次閱讀
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自動駕駛和移動機(jī)器人等應(yīng)用中,基于激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)的低時延3D感知是一個關(guān)鍵任務(wù)。但是其天然稀疏的特性和巨大的計算量也給小型的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計帶來了很大的挑戰(zhàn)。

本次我們借助于Vitis AI完成端到端的軟硬件協(xié)同優(yōu)化,在Xilinx ZU+ MPSoC平臺上實時地運行業(yè)界領(lǐng)先的PointPillars模型,實現(xiàn)高精度的多類別3D目標(biāo)檢測。

Vitis? AI 開發(fā)環(huán)境是 Xilinx 的開發(fā)平臺,適用于在 Xilinx 硬件平臺(包括邊緣器件和 Alveo 卡)上進(jìn)行人工智能推斷。它由優(yōu)化的 IP、工具、庫、模型和示例設(shè)計組成。Vitis AI 以高效易用為設(shè)計理念,可在 Xilinx FPGAACAP 上充分發(fā)揮人工智能加速的潛力。

您的開發(fā)如何與人工智能協(xié)作:

支持主流框架和最新的模型,能夠執(zhí)行不同的深度學(xué)習(xí)任務(wù)

提供一系列全面的預(yù)先優(yōu)化模型,這些模型現(xiàn)已就緒,可隨時部署在 Xilinx 器件上。您可以找到最相似的模型,開始針對您的應(yīng)用重新訓(xùn)練!

提供功能強大的開源量化器,支持剪枝和未剪枝的模型量化、校準(zhǔn)和微調(diào)。

AI 分析器提供逐層分析,有助于解決瓶頸問題

AI 庫提供高層次 C++Python API,可實現(xiàn)從邊緣到云端的最大可移植性。

可以從吞吐量、時延和電源角度定制可擴(kuò)展的高效 IP 內(nèi)核,滿足您對許多不同應(yīng)用的需求。

責(zé)任編輯:haq

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