Demo
SqueezeNetに基づくニューラルネットワーク分類法。画像は、S32Vプロセッサによって処理および分類されたカメラによってキャプチャされ、視覚化されたオブジェクトごとに計算された信頼度でTVモニターに表示されます。
- SqueezeNetに基づくと、AlexNetよりも501倍少ないパラメータ
- 低消費電力 - 合計10ワット未満
- トップ 1 の平均精度は 58%、トップ 5 の精度は 92%
- APEX-DNNライブラリで構築されたCNN
| 製品 | リンク |
|---|---|
| S32V ビジョン&センサフュージョン評価ボード | https://www.nxp.com/design/development-boards/automotive-development-platforms/s32v-mpu-platforms/s3... |
| S32V234 | S32V234ビジョンプロセッサ |NXPの |
