NXP Semiconductors eIQ™ 자동 DL (딥 러닝) 툴킷
NXP Semiconductors eIQ™ 자동 딥 러닝 (DL) 툴킷은 S32 임베디드 프로세서용 자동차 등급 추론 엔진입니다. eIQ™ 자동 툴킷은 설계자가 엄격한 자동차 표준을 충족하는 개발 환경에서 AI 애플리케이션 구현으로 신속하게 이동할 수 있도록 설계되었습니다. eIQ Auto을 사용하면 비전, 드라이버 교체, 센서 융합, 드라이버 모니터링 및 기타 진화하는 자동차 애플리케이션에 딥 러닝 기반 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
개발 및 배포 유연성
설계자는 NXP eIQ 자동 툴킷를 사용하여 개발 환경에서 AI 모델을 완벽하게 구현, 변환 및 미세 조정하는 동시에 TensorFlow, Caffe 및/또는 PyTorch와 같은 익숙한 플랫폼과 라이브러리를 활용하여 딥 러닝 교육 프레임워크를 고성능 자동차 등급 (주)엔엑스피 처리 플랫폼으로 포트할 수 있습니다. 신경망은 프로파일링 및 압축 기법을 활용하여 최대 효율을 위해 최적화할 수 있습니다.
API의 장점
NXP는 여러 개발 단계에서 동일한 애플리케이션 코드 및 신경망 모델을 활용할 수 있는 통합 API를 제공합니다. 모델이 정량화되면 장치 타겟 또는 비트 정확도 시뮬레이터에서 실행하여 개발 프로세스를 대폭 가속화할 수 있습니다.
품질 및 신뢰성
(주)엔엑스피의 자동차 SPICE 규정 준수 달성은 eIQ 자동 툴킷이 선도적인 차량 제조 업체가 수립한 엄격한 국제 자동차 개발 표준을 충족하도록 보장합니다. 오픈 소스 도구로 개발된 경쟁적 추론 엔진과는 달리, (주)엔엑스피의 eIQ 자동 툴킷은 안전이 중요한 자동차 애플리케이션을 위한 완벽한 표준 준수를 지원합니다.
특징
- 교육 프레임워크 - TensorFlow, Pytorch, Caffe 및 ONNX와 같은 표준 프레임워크에 인터페이스
- 최적화-신경망을 구축하고 정량화하며 압축합니다.
- 임베디드 배포-최적의 가용 컴퓨팅 리소스에 자동 신경망 계층 배치
- 자동 품질 추론 엔진 - A-SPICE 인증 추론 엔진
- 지원 네트워크
- 감지, 분류 및 분할
- 다음 네트워크를 위해 최적화된 지원을 포함합니다: MobileNetV1, MobileNetV2, SqueezeNet1.1, SSDMobileNet, ResNet-50, DeepLab v3, SqueezeSeg
애플리케이션
- 운전자/탑승자 모니터링 시스템
- LiDAR 분할
- 물체 감지, 분류 및 추적
- 서라운드 뷰
- 전면도
- 고급 주차 보조 장치
NXP에서 다운로드
시스템 요구 사항
- Ubuntu LTS 16.04 64비트
- S32V234용 NXP 비전 SDK 소프트웨어
- SBC-S32V234 S32V 비전 및 센서 융합 평가 보드
개발 블록 선도
플로 차트 구현
지원 제품
NXP Semiconductors SBC-S32V234 비전 프로토타입 키트
안전한 계산 집약적인 애플리케이션을 지원하도록 설계된 개발 키트입니다.
관련 제품
NXP Semiconductors eIQ 머신 러닝 소프트웨어 개발 환경
NXP 마이크로프로세서 및 마이크로컨트롤러와 함께 사용하기 위한 라이브러리 및 개발 도구의 조합입니다.
게시일: 2020-04-13
| 갱신일: 2024-10-28