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Google攜手Movidius為行動裝置導入深度學習功能

上網時間: 2016年03月10日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:深度學習  機器視覺  視覺處理器  神經網路  Tango 

作者:吉田順子

由於與Google共同進行Tango計劃(Project Tango)而頗富盛名的超低功耗電腦視覺處理器新創公司——Movidius,最近進一步擴展與Google的合作。這一次,雙方合作的重點主要集中在神經網路技術,計畫在行動裝置中加速導入深度學習功能。

Movidius執行長Remi El-Ouazzane將這次的夥伴關係稱為開啟兩家公司合作的「新篇章」。

在Project Tango中,Google在一個利用電腦視覺進行定位和動作追蹤的平台中使用了Movidius的晶片。該計劃的使命在於支援應用開發人員創造可用於室內導航、3D地圖、實體空間測量、擴增實境(AR)和認識已知環境的使用者體驗。

Movidius與Google這次的合作新協議主要關於「機器學習」。其目的在於將提取自Google資料中心深度學習的超級智慧模型移植到行動和可穿戴式裝置上。

El-Ouazzane表示,Google將購買Movidius的電腦視覺系統單晶片(SoC),並且取得Movidius軟體發展環境的完整授權,包括工具和工具庫。

Google將在Movidius的電腦視覺平台上部署其先進的神經運算引擎。

Movidius的視覺處理器將可「檢測、辨識、分類和確認目標,並產生高度精確的資料,即使物件是在封閉環境中,」El-Ouazzane解釋說。「所有的這一切都是在未使用網際網路連接的本地完成的。」

Google圖的是什麼?

Google的公開背書將進一步提高Movidius的知名度,嵌入式視覺聯盟(EVA)共同創辦人Jeff Bier表示。雙方的這項合作聲明還挺「有趣的,」他補充說,因為這說明「Google對於行動和嵌入式裝置中[使用深度學習]的功能相當感興趣,」同時也表明了Google在人工神經網路方面的商業利益並不僅限於只應用在資料中心。

Google內部的不同開發團隊,包括機器智慧小組(位於西雅圖),都參與了與Movidius的這項合作。Google將為深度學習開發商業應用。Movidius「將有可能從Google獲得更多資訊與機會——隨著時間的進展,為Google不斷演進中的軟體最佳化其SoC,」Bier預測。

Movidius與Google的合作協議相當獨特。「並不是每一家公司都能存取Google訓練有素的神經網路,”El-Ouazzane強調,更別說能有機會與世界上最傑出的機器智慧開發商合作電腦視覺了。

那麼,Movidius與Google的合作是否也涉及為無人駕駛車(即Google Cars)開發嵌入式視覺晶片?對此,Movidius的執行長El-Ouazzane表示,「Google打算推出一系列[基於該技術的]新產品。但我不能代表他們發言。不過,基本的底層技術(高品質、超低功耗的嵌入式視覺運算)是非常類似的”,無論是用於汽車還是行動裝置。

然而,就目前而言,Movidius的首要任務是使其晶片進入行動和可穿戴式裝置領域。El-Ouazzane表示,「我們[的嵌入式視覺SoC]是針對物聯網領域而開發的,如同Mobileye的晶片瞄準汽車市場一樣。」目前,Mobileye的視覺晶片已在先進駕駛輔助系統(ADAS)市場獨佔鰲頭。

為什麼現在搶攻深度學習?

業界對於以深度學習為基礎的電腦視覺領域正展現出日益增加的興趣。尤其是Google這家搜尋引擎巨擘渴望取得「辨識人類語音、物件、影像、人臉的情感表情或甚至欺詐偵測」等方面的技術,Bier解釋說。「當人們在搜尋某些物件時,更深入地瞭解其背景架構將為Google帶來商業利益。」

然而,實體的目標和人的情緒都可能有多種解讀,其表現更是無遠弗屆,Bier說。

這就為傾向於「以程式化方式」尋找答案的電腦帶來難題,包括「我們不知道怎麼寫指令。電腦必須透過例子進行學習」的任務。Google西雅圖的機器智慧組組長Blaise Aguera y Arcas在Movidius的宣傳視訊中說。


影像片段被饋送至卷積網路的節點。它們並不會在畫素級分化,而是在特徵層面(如手爪、細鬚等)開始產生差異化。在進行分類時,CNN遠比程式設計人員必須明確編寫一套編碼規則的傳統方法更高明(來源:Movidius)

但近幾年來,「機器學習正持續破解這個難題,」Bier說。

而在卷積神經網路(CNN)技術出現於電腦視覺領域以前,演算法設計人員在處理視覺演算法時,都必須設計貫通許多層級和步驟的諸多決策。這些決策包括用於物件偵測的分類器類型以及搭建特徵組合的方法。

(下一頁繼續:嵌入式視覺處理晶片)


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