この例では、関数 cnncodegen を使用して、ARM® Mali GPU での深層学習を使用するイメージ分類アプリケーションのコードを生成する方法を説明します。この例では、MobileNet-v2 DAG ネットワークを使用してイメージ分類を実行します。生成コードはコンピューター ビジョンおよび機械学習用の ARM Compute Library を利用します。 ARM Mali GPU ベースのハードウェア。たとえば、HiKey960 は Mali GPU を含むターゲット プラットフォームの 1 つです。 Mali GPU 向けにビルドされたターゲット ARM ハードウェアの ARM Compute Library。 ターゲット ARM ハードウェア上の Open Source Computer Vision Library (OpenCV v2.4.9)。 コンパイラおよびライ
アームは2019年12月6日、東京都内で記者説明会を開き、メインストリーム向けプロセッサIP(Intellectual Property)の最新動向を解説した。機械学習や美麗なグラフィックスによる高品位なユーザー体験の提供を、普及価格帯のモバイルデバイスや民生機器にも拡大するという。 同社は同年10月、NPU(機械学習専用プロセッサ)向けIP「Ethos-N57」および「Ethos-N37」、GPU向けIP「Mali-G57」、そしてDPU(ディスプレイプロセッサ)向けIP「Mali-D37」を発表している。これらIPは、同社CPUコアIP「Cortex-A77」や「Cortex-A55」などと組み合わせ、次世代のメインストリームやエントリー価格帯スマートフォンやテレビ、ホームハブ、カメラなどに向ける。 以前よりハイエンドデバイス向けの「Ethos-N77」を加えて、同社のNPUラインアッ
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