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【Demo演示】看米爾EdgeBoard FZ3如何玩轉AI識別?

文章來源: 發布日期:2020.9.23 瀏覽次數:2063 次
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隨著AI技術的發展和進步,AI計算為越來越多的智能化行業應用提供驅動力。無論是在智能安防,工業質檢,還是在無人駕駛,智慧零售,AI技術將無處不在,AI計算將無處不在。

FZ3是米爾與百度緊密合作推出的一款基于Xilinx Zynq Ultrascale CZU3EG芯片打造的深度學習計算卡,芯片內部集成了4核ARM A53處理器+GPU+FPGA的架構,具有多核心處理能力、FPGA可編程能能力以及視頻流硬件解碼能力等特點;內置了基于Linux操作系統+百度深度學習平臺-飛槳(Paddle)定制的深度學習軟核,深度兼容百度大腦模型資源與工具平臺(EasyDL/AIStudio),可高效、快速的實現模型的訓練—部署—推理等一系列流程,極大降低了開發驗證、產品集成、科研教學、項目部署的門檻。

FZ3 AI軟核介紹

系統框圖 

FZ3 計算卡內部搭載Linux系統,開發者可以基于Linux系統進行應用程序進行開發。
主要調用流程:1.應用程序獲取視頻輸入->2.調用預測庫加載模型->3.調度模型和底層驅動加速模塊進行計算->4.獲得運行結果
FZ3常用模型(未量化裁剪)在FZ3上的性能數據

注:FZ3 軟核仍在持續升級,性能將同步提升。相同網絡結構不同版本對算力要求不同,如有具體項目應用,可聯系官方團隊申請定制優化。
FZ3 AI識別演示
為了向大家展示利用FZ3如何開發出更好玩的應用,米爾和百度相關同事做了一個簡單的水果AI識別演示視頻。如下所示:

本次的水果識別demo采用了計算復雜度相對較低、適用于移動、嵌入式這類計算資源緊張的邊緣設備的目標檢測模型->MobileNet-Yolov3深度學習網絡模型,數據集則是用的大名鼎鼎的MS COCO(Common Objects in Context)數據集,模型在FZ3深度學習計算卡上的表現十分優秀,輸入尺寸為416X416的圖片,每幀平均耗時約為88ms。
技術點分析

01模型簡介
以Mobilenet做為Yolov3模型主干結構的Mobilenet-Yolov3模型既保證了在計算資源有限的設備上的運行效率,也保證了目標檢測的精準度,模型的檢測流程如下圖所示:


將MobileNet網絡作為主干網絡替換Yolo3中的Darknet53網絡,MobileNet網絡主要利用分組卷積和點卷積替換了原來標準卷積,可以極大的消減主干網絡中卷積運算的部分,使得網絡的整體計算量大大減少。該模型中,除了把主干架構變成了更為輕量化MobileNet網絡外,其他的處理過程均與YOLOv3一致,其間分別抽取中間的第11、第13個Pointwise卷積層輸出的特征圖,結合主干最后輸出的特征圖來進行多尺度預測。
在PaddlePaddle框架中,Mobilenet-Yolov3模型被進一步優化,使用剪裁、蒸餾等優化策略最大可使模型壓縮70%,推理速度提升1倍!


02數據集簡介


COCO(Common Objects in Context)數據集是微軟發布的一個大型圖像數據集,專為對象檢測、分割、人體關鍵點檢測、語義分割和字幕生成而設計。這個數據集以scene understanding為目標,主要從復雜的日常場景中截取,圖像中的目標通過精確的segmentation進行位置的標定。圖像包括91類目標,328,000影像和2,500,000個label。目前為止有語義分割的最大數據集,提供的類別有80 類,有超過33 萬張圖片,其中20 萬張有標注,整個數據集中個體的數目超過150 萬個。
COCO數據集的官網為: https://cocodataset.org/


關于該例程的完整源代碼以及操作說明接下來會開源給大家參考,敬請期待!
米爾FZ3產品信息及購買鏈接,點擊“閱讀原文”或者瀏覽下述網站:http://www.www.askduggu.com/product/mys-czu3eg.htm


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