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ABB SPASO11

ABB SPASO11

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　配有摄像头的智能手机、平板电脑、可穿戴设备、监控系统和汽车系统采用智能视觉功能将这个行业带到了一个十字路口，需要更***的算法来实现计算密集型应用，从而提供更能根据周边环境智能调整的用户体验。因此，需要再一次降低计算复杂度来适应这些移动和嵌入式设备中使用的强大算法的严苛要求。　　　　

　　不可避免地，对更高精度和更灵活算法的需求会催生出矢量加速深度学习算法，如卷积***网络（CNN），用于分类、***和检测图像中的目标。例如，在使用交通标志识别的情况下，基于CNN的算法在识别准确度上胜过目前所有的目标检测算法。除了质量高之外，CNN与传统目标检测算法相比的主要优点是，CNN的自适应能力非常强。它可以在不改变算法代码的情况下快速地被重新“训练（tuning）”以适应新的目标。因此，CNN和其他深度学习算法在不久的将来就会成为主流目标检测方法。　　　　

　　CNN对移动和嵌入式设备有非常苛刻的计算要求。卷积是CNN计算的主要部分。CNN的二维卷积层允许用户利用重叠卷积，通过对同一输入同时执行一个或多个过滤器来提高处理效率。所以，对于嵌入式平台，设计师应该能够非常***地执行卷积，以充分利用CNN流。　　　　

　　事实上，CNN严格来说并不是一种算法，而是一种实现框架。它允许用户优化基本构件块，并建立一个***的***网络检测应用。因为CNN框架是对每个像素逐一计算，而且逐像素计算是一种要求非常苛刻的运算，所以它需要更多的计算量。　　　　

不懈改进视觉处理器　　　　

　　CEVA已找到两种其他方法来提高计算效率，同时仍继续开发即将采用的算法，如CNN。***种是并行随机内存访问机制，它支持多标量功能，允许矢量处理器来管理并行负载能力。第二种是滑动窗口机制，它可以提高数据的利用率并防止相同的数据被多次重复加载。大多数成像过滤器和大型输入帧卷积中都有大量的数据重叠。这种数据重叠会随着处理器的矢量化程度增加而增加，可用于减少处理器和存储器之间的数据流量，从而能降低功耗。这种机制利用大规模数据重叠，允许开发人员在深度学习算法中自由实现***的卷积，一般会使DSPMAC运算达到极高的利用率。　　　　

　　目标识别的深度学习算法又一次提高了计算复杂度的门槛，因此需要一种新型的智能视觉处理器，这种视觉处理器应该能够提高处理效率和准确度以应对面临的挑战。CEVA-XM4-CEVA***新的视觉和成像平台，结合了视觉算法***知识与处理器架构技术，提供了一个经过精心设计的视觉处理器来应对嵌入式计算机视觉的挑战。