TIDEP-01004嵌入式视觉引擎（EVE）带入嵌入式应用程序
发布时间:2019/8/29 9:54:33 访问次数:1350
tidep-01004（active）
嵌入式应用程序
- 51电子网公益库存:
- LM361N
- LM7805CT
- SN74LS132
- LM324
- TL082
- ULN2803A
- PTD08A210WAC
- ULN2803
- KBP210
- CNY17-1
- TL082CN
- UC3709
- CR6848T
- G3VM-61D1
- TC4420CPA
- G5V-1-12VDC
- G5LE-14-DC24V
- G5LA-14-12VDC
- G2R-2 12VDC
- LFU6831L
- FU6812
- FU6831N
- FU6831Q
- ULN2803
- KBP210
- CNY17-1
- TL082CN
- UC3709
- CR6848T
- G3VM-61D1
- G5V-1-12VDC
机器学习推理参考设计
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）
和嵌入式视觉引擎（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
此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
或评估自己在am57x设备上
网络性能的客户
将找到有关如何使用
tidl
作为ti免费
am57x处理器sdk
一部分的分步指南
am57x soc
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
部署
am5749上几个流行
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
和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
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- LM361N
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- ULN2803A
- PTD08A210WAC
- ULN2803
- KBP210
- CNY17-1
- TL082CN
- UC3709
- CR6848T
- G3VM-61D1
- TC4420CPA
- G5V-1-12VDC
- G5LE-14-DC24V
- G5LA-14-12VDC
- G2R-2 12VDC
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- FU6812
- FU6831N
- FU6831Q
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机器学习推理参考设计
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）
和嵌入式视觉引擎（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
此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
或评估自己在am57x设备上
网络性能的客户
将找到有关如何使用
tidl
作为ti免费
am57x处理器sdk
一部分的分步指南
am57x soc
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
部署
am5749上几个流行
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
和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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