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深蕾半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)者中心上線多個(gè)AI Demo樣例

jf_59991523 ? 來(lái)源:jf_59991523 ? 作者:jf_59991523 ? 2025-01-10 14:48 ? 次閱讀
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近日深蕾半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)者中心更新了VS680 AI演示視頻、AI Demo樣例、VS680快速開(kāi)發(fā)手冊(cè)等相關(guān)內(nèi)容。VS680 AI演示視頻展示了VS680芯片在人工智能領(lǐng)域的強(qiáng)大應(yīng)用能力,AI Demo樣例為開(kāi)發(fā)者提供了一系列具體的實(shí)踐案例,VS680快速開(kāi)發(fā)手冊(cè)詳細(xì)闡述了VS680的硬件規(guī)格、軟件環(huán)境搭建、開(kāi)發(fā)流程以及常見(jiàn)問(wèn)題解決方法等內(nèi)容。

深蕾半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)者中心鏈接

https://developer.senarytech.com/

深蕾半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)者中心頁(yè)面

一、VS680的性能與應(yīng)用

VS680是一種集成了多種計(jì)算單元(包括 NPU/uNPU、GPU、CPU、DSP 等) 的異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)級(jí)芯片(SOC),專為處理復(fù)雜的人工智能(AI)任務(wù)而設(shè)計(jì)。

其搭載了四核Cortex A73 64位CPU,配備了高效GPU,以及高達(dá)6.75TOPS的NPU。

wKgZO2eAu52AG2vOAAKeHYXggC4864.png

VS680的主要性能

其支持多模態(tài)AI算法

1,視覺(jué)算法:用于圖像識(shí)別、物體檢測(cè)、場(chǎng)景理解等任務(wù)。

2.,語(yǔ)音算法:支持語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、情感分析等語(yǔ)音處理任務(wù)。

3,大模型相關(guān)支持:通過(guò)端云協(xié)同的模式接入各種大模型能力,如語(yǔ)言大模型、文生圖、AI智能體等。

豐富的AI應(yīng)用

二、VS680的AI Demo樣例運(yùn)行

AI Demo樣例可以基于VS680 Ubuntu SDK系統(tǒng)運(yùn)行于香蕉派BPI-M6開(kāi)發(fā)板上。

香蕉派BPI-M6開(kāi)發(fā)板的淘寶鏈接

https://item.taobao.com/item.htm?id=823964494840

以下是運(yùn)行AI Demo樣例的基本步驟:

1,下載Demo樣例:從香蕉派社區(qū)或相關(guān)資源網(wǎng)站下載適用于VS680的AI Demo樣例文件。

2,文件結(jié)構(gòu):解壓下載的Demo樣例文件,查看其文件結(jié)構(gòu),通常包括模型文件、代碼文件、依賴庫(kù)等。

3,安裝依賴項(xiàng):根據(jù)Demo樣例的說(shuō)明文檔,安裝所需的依賴項(xiàng)和庫(kù)文件。這可能包括Python環(huán)境、TensorFlow Lite等。

4,執(zhí)行Demo:在開(kāi)發(fā)板上運(yùn)行Demo樣例代碼,進(jìn)行OCR算法、目標(biāo)檢測(cè)算法、姿態(tài)檢測(cè)算法、圖像分割算法、人臉檢測(cè)算法、手勢(shì)檢測(cè)算法等演示。

wKgZO2eAu9-Ae5S-AArp3sR07C4198.png

OCR算法演示樣例效果圖

wKgZPGeAu_iAM9Z6AA9VWw8fON8693.png

目標(biāo)檢測(cè)算法演示樣例效果圖

wKgZO2eAvA2Af5LYABh19YrQZMk414.png

姿態(tài)檢測(cè)算法演示樣例效果圖

wKgZO2eAvCaAaPHVAA7KjDedtC8299.png

圖像分割算法演示樣例效果圖

wKgZPGeAvD6ALsuuAArBArbXahQ187.png

人臉檢測(cè)算法演示樣例效果圖

wKgZO2eAvGWAIYJvAAp9kQ6-vFg034.png

手勢(shì)檢測(cè)算法演示樣例效果圖

三、VS680 AI快速開(kāi)發(fā)手冊(cè)

為幫助零基礎(chǔ)用戶快速完成在深蕾VS680開(kāi)發(fā)板上的項(xiàng)目開(kāi)發(fā),手冊(cè)提供了一份基本開(kāi)發(fā)教程:

1,搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境:準(zhǔn)備好開(kāi)發(fā)板、電源、串口線、HDMI線等硬件設(shè)備,并安裝Ubuntu Linux操作系統(tǒng)和必要的開(kāi)發(fā)工具。

2,模型轉(zhuǎn)換:將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換為適用于VS680的模型格式,如TensorFlow Lite模型。

3,模型量化:對(duì)模型進(jìn)行量化處理,以降低模型大小和計(jì)算復(fù)雜度,提高在開(kāi)發(fā)板上的運(yùn)行效率。

4,板端實(shí)測(cè):將轉(zhuǎn)換和量化后的模型部署到開(kāi)發(fā)板上,進(jìn)行實(shí)測(cè)和優(yōu)化,確保模型能夠在開(kāi)發(fā)板上流暢運(yùn)行。

wKgZPGeAvH2AIkPaABYhEdXDqrU250.png

運(yùn)行Demo的執(zhí)行效果圖

更多詳細(xì)資料和操作流程,歡迎訪問(wèn)下方鏈接查看

https://developer.senarytech.com/4.2Demo/2_AI_Demo/AI_DemoReadme.html

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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