瑞芯微Rockchip發布基于深度學習的目标檢測技術(shù)方案，加速高端人工智能商(shāng)用進程

2018年5月(yuè)16日，集團所投企業(yè)——瑞芯微Rockchip發布運行在旗下(xià)RK3399芯片平台的基于深度學習的目标檢測技術(shù)方案，可(kě)為高端AI人工智能行業(yè)提供準Turnkey解決方案，可(kě)同時支持Android及Linux系統，其目标檢測速率達到8幀/秒以上。

目标檢測是人工智能領域中(zhōng)非常熱門的研究方向，它是指對圖片或視頻中(zhōng)的目标性物體進行定位并分類。對于機器(qì)來說，從RGB像素矩陣中(zhōng)很難直接得到物體的抽象概念并定位，這給AI人工智能應用帶來很大的挑戰。

目前，人工智能技術(shù)的主要研發方向為：人臉檢測、人體檢測、車(chē)輛檢測、二維碼檢測及手勢識别等，可(kě)廣泛應用在監控、智能交通(tōng)、新零售、自然交互等，而這些應用的基礎便是目标檢測技術(shù)。基于深度學習的目标檢測技術(shù)具有很高的準确性和(hé)魯棒性，但運算量比較大，長期無法在嵌入式設備中(zhōng)取得實際部署和(hé)應用。

針對AI人工智能市場和(hé)技術(shù)需求，Rockchip在性能強大的RK3399平台上，對MobileNet SSD網絡進行專項優化，使得高精度的MobileNet SSD300 1.0運行幀率達到8幀以上，精度略低而速度更快的MobileNet SSD300 0.75的運行幀率超過11幀。準實時的運行速度，将目标檢測這一基礎AI技術(shù)在嵌入式端帶向實用。

除了準實時的運行速度外，這一技術(shù)解決方案支持Google的TensorFlow Object Detection訓練導出的TensorFlowLite模型。目前已有大量基于TensorFlow Object Detection的使用案例，涵蓋從面部到物體的各類檢測，是工業(yè)上最方便使用、最普及的目标檢測框架之一。

瑞芯微Rockchip基于RK3399芯片平台的深度學習目标檢測技術(shù)解決方案可(kě)同時支持Android或Linux系統，提升使用目标檢測技術(shù)的AI産品的用戶體驗，大幅縮短(duǎn)研發周期，幫助更多的高端AI智能産品盡早面市。

（内容轉載自瑞芯微官網，2018年5月(yuè)17日）