マシン学習/オンデバイスの人工知能

低解像度画像センサを用いた常時オン、低電力の顔検出ニューラルネットワークアルゴリズム

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iCE40 UltraPlusリファレンスデザインは人工知能(AI)を使用して人検出アルゴリズムを実装しています。AIの技術は、機械の方がより効率的かつ迅速に膨大な量のデータを処理して計算することができるので、通常は人間が行う作業を実行することができます。FPGAは設計上、データを並列して処理できるため、マイクロプロセッサに比べてそのようなタスクをより効率的に処理することができます。

このアプリケーションにはニューラルネットワークモデルが使用されています。未学習のモデルを使用し、重さやアクティベーションを計算し、強力なGPUで10万人の顔を検出することによって学習済みのモデルを作成します。重さやアクティベーションはiCE40 UltraPlusデバイスに転送されます。このデバイスでは学習済みのモデルで対象物を通過させることができ、モデルは人間の顔であるかどうかを認識します。

ネットワークエッジにAIをもたらすことは難しいですが、同時に大きなチャンスでもあります。AIをiCE40に組み込むクラウドベースのリソースの代わりにUltraPlus FPGAを使用すると、消費電力を大幅に削減し、応答時間を短縮できます。同時に、ローカル処理はセキュリティを向上させます。AIをデバイスに組み込むことで、ネットワークの電源を切って節電する場合でも、常時オンのインテリジェンスを得ることができます。

特長

  • ニューラルネットワークモデルを用いたネットワークエッジでの高速、低電力の顔検出
  • バイナリーウェイトと8ビット固定ポイントアクティベーションを使用し、高い精度を維持しながら全体の消費電力を削減
  • 128Kバイトのメモリを内蔵することにより、ウェイト/アクティベーションをiCE40 UltraPlus FPGAの内部に直接格納することができます
  • システムのニーズに応じて電力と応答時間の最適化が可能
  • 犬、猫、車、船、特定の音など他のアイテムを検出する際にも同じ技術を使用することができます。

ブロックダイアグラム

ドキュメント

Technical Resources
TITLE NUMBER VERSION DATE FORMAT SIZE
iCE40 UltraPlus Face Detect Reference Design User Guide
FPGA-UG-02027 1.1 11/29/2017 PDF 636.1 KB
iCE40 UltraPlus Face Detect Design Files
1.0 6/27/2017 ZIP 1.1 MB


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