0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

机器学习正处于经典过热期的顶端

Dbwd_Imgtec 来源:未知 作者:李倩 2018-07-10 16:56 次阅读

在我们去年发布的关于嵌入式视觉峰会的报告中,我们发现:机器学习正处于经典过热期的顶端。Imagination再次参加了上个月举办的峰会,我们可以说机器学习仍然是行业的热点。

Kristof Beets是Imagination的高级产品经理和技术营销总监,他说道峰会现场的氛围非常的热闹,比以往任何时候都更加的忙碌,更加的令人兴奋。

这次峰会的规模更大,到处都是充满技术性的展示,非常震撼。现场有很多初创企业带来的项目展示,包括一些来自中国的企业,有趣的是,现场的Demo大部分都是基于FPGA系统,采用的测试板卡,而不是精美的成品。

在今年的嵌入式视觉峰会现场有很多活动和有趣的案例

此次峰会规模的扩大当然得益于主办方的支持,主办方称现场有超过1000多家的参展商,90多名发言嘉宾,50多家参展商展示了100多种视觉技术和相关产品。

这显然是一个竞争非常激烈的市场,但这也让本次峰会充满了活力,激动人心,这强烈的证明了这将是一个竞争异常激烈的领域。

Russell James,Imagination视觉与AI业务副总裁,在2018嵌入式视觉峰会现场展示基于PowerVR的物体识别。

关于PoseNet,Beets指出:一个新兴的领域还有很多需要探索。PoseNet是一个神经网络框架,支持全新智能高效的方式来确定图片和视频中的人物特征,尤其适用于手势识别。

现场还有使用神经网络创建“超级分辨率视频”实现图像的增强,甚至放大到8K,没准这些技术将使电视连续剧和电影中场景的“放大与提升”变为现实。

Imagination视觉与AI部门的产品经理弗朗西斯科·索卡尔(Francisco Socal)认为,对于技术、研究和商业的结合有很多非常好的讨论,尽管很多AI玩家都在美国,但是关于欧盟GDPR协议的影响和数据还有很多细节需要讨论。

索卡尔说道:“我发现有意思的是,这次峰会除去对人工智能的炒作,它更是为了找到真正重要的东西并且应用到现实问题和商业应用中。”

有些人可能会说他们喜欢把这些鸭子玩偶排成一行,但是作为一家图形技术公司,我们采用的是3D叠加的方式将它们摆放好。

索卡尔还说道这次峰会得益于受计算机视觉先驱Takeo Kanade和Helen Whitaker影响的演讲者们,Takeo Kanade是Lucas-Kanade光流算法的发明者,目前是美国大学教授,Helen Whitaker则是卡内基梅隆大学的教授。业内一些人认为对于AI领域应该“像业余爱好者一样思考,但是要像专家一样去行动”,这意味着我们应该使用科学的方法确保人工智能解决方案能够帮助我们解决实际的问题,我们不能因为拥有了这技术就得意忘形,“新鲜感本身并不是全部,可用性才是最重要的” Kanade说道。

另一位发言者是Dean Kamen,他是DEKA研发中心的创始人,他指出人们对物联网隐私问题以及智能设备在家庭中数量的激增产生了很多严重的担忧,人工智能可以帮助解决这一方面的问题并发挥重要的作用,Dean Kamen指出“即使智能相机在隐私环境下广泛采用我们也可以保护用户隐私,嵌入式人工智能可以精确的做到这一点。”

Imagination也派代表参与了讨论和发言,PowerVR视觉与AI部门高级研发经理Paul Brasnett就“使用DNN技术实现和改进合理的计算机视觉算法”发表了主旨演讲。在接下来的几周内本博客会发表他的演讲内容。

我们拥有一系列的PowerVR GPU,并且最近推出的Series2NX NNA处理器可适用于中高端市场,Imagination正在用行动兑现在AI最新趋势和技术方面做出的承诺。正如Beets所言:“很多公司都有很好的技术,但是要应用到实际的产品中大家还需要一家资金雄厚、经验丰富、具有行业竞争力的公司提供技术保障。”

这正是Imagination所拥有的!

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • FPGA
    +关注

    关注

    1599

    文章

    21270

    浏览量

    592789
  • 机器学习
    +关注

    关注

    66

    文章

    8092

    浏览量

    130510
  • 嵌入式视觉
    +关注

    关注

    8

    文章

    115

    浏览量

    59042

原文标题:放大和增强:Imagination参与嵌入式视觉峰会

文章出处:【微信号:Imgtec,微信公众号:Imagination Tech】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    揭秘聊天机器人的“大脑”-大语言模型

    如果说 AI 正处于改变历史的“iPhone 时刻”,那么聊天机器人就是其首批热门应用之一。
    的头像 发表于 04-17 10:01 137次阅读
    揭秘聊天<b class='flag-5'>机器</b>人的“大脑”-大语言模型

    高性价比飞行时间(ToF)传感器XL5300可实现最大7米精确距离测量

    目前传感器技术正处于快速发展的阶段,在各个领域都有着很好的应用。例
    的头像 发表于 04-01 10:40 147次阅读
    高性价比飞行时间(ToF)传感器XL5300可实现最大7米精确距离测量

    量产进行时,钠离子电池产业化“曙光”初现

    作为动储电池产业变革的重要方向之一,钠离子电池产业化进程正处于亟待寻求突破的瓶颈期。
    的头像 发表于 03-17 09:47 681次阅读
    量产进行时,钠离子电池产业化“曙光”初现

    英伟达等巨头入局机器人行业 人形机器人产业进入快车道

    人形机器人产业正处于发展的关键阶段,特斯拉、小鹏、华为等科技巨头纷纷布局该领域,引领产业变革。
    的头像 发表于 02-26 16:18 602次阅读

    机器学习与数据挖掘方法和应用

    机器学习与数据挖掘方法和应用(经典
    发表于 09-26 07:56

    什么是零样本学习?为什么要搞零样本学习

    零样本分类的技术目前正处于高速发展时期, 所涉及的具体应用已经从最初的图像分类任务扩展到了其他计算机视觉任务乃至自然语言处理等多个相关领域。 对此, 本文将其称为广义零样本分类。 相应地, 我们将针对图像分类任务的零样本分类任务称为狭义零样本分类。
    发表于 09-22 11:10 998次阅读
    什么是零样本<b class='flag-5'>学习</b>?为什么要搞零样本<b class='flag-5'>学习</b>?

    曝小米汽车试生产近一个月 首款汽车计划2024年量产

    最近有消息称,小米汽车目前正处于试生产阶段。小米的首款汽车计划在2024年开始量产。
    的头像 发表于 09-08 12:32 750次阅读

    机器学习有哪些算法?机器学习分类算法有哪些?机器学习预判有哪些算法?

    机器学习有哪些算法?机器学习分类算法有哪些?机器学习预判有哪些算法?
    的头像 发表于 08-17 16:30 1361次阅读

    机器学习是什么意思?机器学习属于什么分支?机器学习有什么用处?

    机器学习是什么意思?机器学习属于什么分支?机器学习是什么有什么用处?
    的头像 发表于 08-17 16:30 1247次阅读

    机器学习算法入门 机器学习算法介绍 机器学习算法对比

    机器学习算法入门 机器学习算法介绍 机器学习算法对比 机器
    的头像 发表于 08-17 16:27 605次阅读

    机器学习和深度学习的区别

    机器学习和深度学习的区别 随着人工智能技术的不断发展,机器学习和深度学习已经成为大家熟知的两个术
    的头像 发表于 08-17 16:11 3230次阅读

    如何使用Arm CMSIS-DSP实现经典机器学习

    和循环,而那很难解释它们是如何达到它们的结论。 机器学习领域包括神经网络以外的技术。其他技术可能以不同的名称使用,例如统计机器 学习。在本指南中,我们使用
    发表于 08-02 07:12

    国内外消费者的汽车偏好有何不同?

    当前,汽车产业正处于大变局的重要关口,产业价值链在重塑,新的格局在形成。
    发表于 06-02 10:26 212次阅读
    国内外消费者的汽车偏好有何不同?

    机器学习经典算法与应用

      一、机器学习基础概念   关于数据   机器学习就是喂入算法和数据,让算法从数据中寻找一种相应的关系。   Iris 鸢尾花数据集是一个经典
    的头像 发表于 05-28 11:29 714次阅读
    <b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>的<b class='flag-5'>经典</b>算法与应用

    机器学习应该学习哪些 人工智能技术学习路线分享

    熟悉机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等,同时学习搭建和配置机器学习环境,并学会用 线性回
    发表于 05-10 14:42 456次阅读
    <b class='flag-5'>机器</b><b class='flag-5'>学习</b>应该<b class='flag-5'>学习</b>哪些 人工智能技术<b class='flag-5'>学习</b>路线分享