人脸检测

Lattice sensAI演示示例

检测人脸的功耗低至1mW以下—— 该演示示例使用人工智能(AI)来实现人脸检测算法。 FPGA具有并行数据处理能力,执行这些任务时比微处理器更具能效。

实时在线的本地智能提高安全性——将AI引入网络边缘极具挑战,但也充满机遇。通过iCE40 UltraPlus FPGA而非基于云端的资源实现AI,不仅极大降低功耗,还能缩短响应时间。与此同时,本地处理可提升安全性。此外,即便是出于节能考虑关闭网络,设计人员也能获得实时在线的智能。

2.15 mm x 2.55 mm FPGA实现多引擎BNN——采用BNN架构的莱迪思推理引擎适合iCE40 UltraPlus FPGA的两种封装选项。0.4 mm间距的30-ball CSP封装实现了2.15 mm x 2.55 mm FPGA上最小的神经网络。0.5 mm间距的48引脚QFN封装可实现低成本PCB设计,大小仅为7.0 mm x 7.0 mm。

特性

  • 使用神经网络模型在网络边缘实现快速、低功耗的人脸检测
  • 为iCE40 UltraPlus移动开发平台提供用于快速实现的配置文件
  • 二值权重和激活值可降低整体功耗,同时保证高精度
  • 集成128K存储器,权重和激活值可直接存储在iCE40 UltraPlus FPGA中
  • 可根据系统需要灵活优化功耗和响应时间
  • 同样的技术可用于检测其他目标,如狗、猫、汽车或船
Lattice sensAI

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标题 编号 版本 日期 格式 文件大小
MDP Based Face Detection Demonstration User Guide
FPGA-UG-02047 1.1 9/25/2018 PDF 1001.3 KB
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MDP Based Face Detection Demonstration Bitstreams
1.1 9/25/2018 ZIP 2 MB


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