对象计数

Lattice sensAI演示示例

基于ECP5的卷积神经网络(CNN)加速同ECP5-85 FPGA上8个神经网络(NN)引擎实现的7个卷积层完成对象计数。

适用小器件的最优神经网络。

基于嵌入式视觉开发套件,独立实现水果计数。

特性

  • 实现1帧 / 秒、224 x 224 RGB输入
  • ECP5总功耗0.85 W
  • 使用莱迪思提供的水果数据集中的权重和激活值
  • 内部EBR块存储激活值,尽可能减少DRAM访问
Lattice sensAI

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视频

Object Counting Using ECP5 and CNNs放大图片

使用ECP5和卷积神经网络实现对象计数

  • 该对象计数演示可对苹果和橘子计数
  • 该推理通过嵌入式视觉开发套件中的ECP5 FPGA上的8个卷积神经网络实现
  • 功耗不足1W

框图

文档

快速参考
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标题 编号 版本 日期 格式 文件大小
EVDK Based Object Counting Demonstration User Guide
FPGA-UG-02050 1.1 9/25/2018 PDF 1.3 MB
标题 编号 版本 日期 格式 文件大小
EVDK Based Object Counting Demonstration Bitstreams
1.1 9/25/2018 ZIP 9.7 MB


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