OpenVX 实现卷积神经网络扩展

OpenVX 实现卷积神经网络扩展

CNNC扩展

我们还率先实现了OpenVX CNN扩展。

首先，在OpenVX中使用标准的视觉操作，以获取用户创建的图像边界框。然后，使用简单的LeNet CNN图，预估用户输入图像所代表的含义。在这个演示中，我们识别到数值，并针对MNIST手写数据集训练演示。

以上是视频演示。你将注意到，我们绘制的数字4是封闭式的。这是因为，目前，图像无法识别字符“4”。这可能是由于，训练数据集使用的是其他方式来绘制这个数字，如下。如果我们对数据集进行扩展，包括编写数值的方法，那么网络将更加强健。

2017年5月1日至3日在加利福利亚召开的“嵌入式视觉峰会”上，我们将对该演示进行展示。请加入我们视觉或机器学习的讨论。Imagination的保罗?布莱斯莱特也将在峰会上发表主旨演讲“使CNN的推理更有效”。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。