TIDEP-01004片上系统（SoC）嵌入式视觉引擎（EVE）应用程序
发布时间:2019/9/3 12:52:56 访问次数:1463
tidep-01004（active）
嵌入式应用程序的机器学习推理参考设计
- 51电子网公益库存:
- N76E003AT20
- NUC130RD2CN
- IPD60R400CE
- IPD60R1K0CE
- IPD60R2K1CE
- IPD60R1K4C6
- ISL6236AIRZ-T
- ICE3PCS01G
- ICE3PCS01GXUMA1
- BQ25892RTWT
- BQ25892RTWR
- MBR1045G
- MBRD640CTT4G
- IPP032N06N3G
- SAF-XC822-1FRI AA
- SAF-XC822-1FRIAA
- SAF-XC836-2FRIAB
- SAF-XC886C-6FFA 5V AC
- SAF-XC866-2FRI BE
- SAF-XC866-2FRIBE
- SAF-XC836-2FRI AB
- LFU6831L
- FU6812
- FU6831N
- FU6831Q
- NUC029LAN
- NUC029LAN
- AS3729B-BWLM
- AS3729B-BWLM
- SXA389BZ
描述
该参考设计演示了
如何在sitara am57x片上系统（soc）上
使用ti深度学习（tidl）/机器学习
为嵌入式应用带来深度学习推理
该设计展示了如何在c66x dsp内核（适用于所有am57x soc）
嵌入式视觉引擎（eve）子系统上运行深度学习推理
这些子系统在am5749 soc上
被视为黑盒子深度学习加速器
参考设计适用于任何希望将深度学习
机器学习推理带入嵌入式应用程序的应用程序
希望快速开始使用深度学习网络
评估自己在am57x设备上的网络性能
客户将找到有关如何使用tidl
作为ti免费am57x处理器
sdk的一部分的分步指南。
特征
am57x soc的嵌入式深度学习推理
am57x上的性能可扩展ti深度学习库
（tidl库）仅使用c66x内核
仅使用eve子系统或c66x + eve组合
性能优化参考cnn模型用于对象分类
检测和像素级语义分割
全面介绍tidl开发流程：
培训
导入和部署
流行的深度学习网络的基准
此参考设计在am5749 idk evm上进行了测试
包括c66x核心
eve子系统上的tidl库
参考cnn模型和入门指南
(素材来源：teaxslnstruments.如涉版权请联系删除。特别感谢)
tidep-01004（active）
嵌入式应用程序的机器学习推理参考设计
- 51电子网公益库存:
- N76E003AT20
- NUC130RD2CN
- IPD60R400CE
- IPD60R1K0CE
- IPD60R2K1CE
- IPD60R1K4C6
- ISL6236AIRZ-T
- ICE3PCS01G
- ICE3PCS01GXUMA1
- BQ25892RTWT
- BQ25892RTWR
- MBR1045G
- MBRD640CTT4G
- IPP032N06N3G
- SAF-XC822-1FRI AA
- SAF-XC822-1FRIAA
- SAF-XC836-2FRIAB
- SAF-XC886C-6FFA 5V AC
- SAF-XC866-2FRI BE
- SAF-XC866-2FRIBE
- SAF-XC836-2FRI AB
- LFU6831L
- FU6812
- FU6831N
- FU6831Q
- NUC029LAN
- NUC029LAN
- AS3729B-BWLM
- AS3729B-BWLM
- SXA389BZ
描述
该参考设计演示了
如何在sitara am57x片上系统（soc）上
使用ti深度学习（tidl）/机器学习
为嵌入式应用带来深度学习推理
该设计展示了如何在c66x dsp内核（适用于所有am57x soc）
嵌入式视觉引擎（eve）子系统上运行深度学习推理
这些子系统在am5749 soc上
被视为黑盒子深度学习加速器
参考设计适用于任何希望将深度学习
机器学习推理带入嵌入式应用程序的应用程序
希望快速开始使用深度学习网络
评估自己在am57x设备上的网络性能
客户将找到有关如何使用tidl
作为ti免费am57x处理器
sdk的一部分的分步指南。
特征
am57x soc的嵌入式深度学习推理
am57x上的性能可扩展ti深度学习库
（tidl库）仅使用c66x内核
仅使用eve子系统或c66x + eve组合
性能优化参考cnn模型用于对象分类
检测和像素级语义分割
全面介绍tidl开发流程：
培训
导入和部署
流行的深度学习网络的基准
此参考设计在am5749 idk evm上进行了测试
包括c66x核心
eve子系统上的tidl库
参考cnn模型和入门指南
(素材来源：teaxslnstruments.如涉版权请联系删除。特别感谢)
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