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英飛凌邊緣AI平臺(tái) DEEPCRAFT? Studio通過Ultralytics YOLO 模型增加對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的支持

英飛凌邊緣AI平臺(tái) DEEPCRAFT? Studio通過Ultralytics YOLO 模型增加對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的支持

來源:本站時(shí)間:2025-03-08瀏覽數(shù):

【2025年3月8日, 德國慕尼黑訊】全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司在DEEPCRAFT? Studio中增加了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的支持,擴(kuò)大了當(dāng)前對(duì)音頻、雷達(dá)和其他時(shí)間序列信號(hào)數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項(xiàng)支持后,該平臺(tái)將能夠用于開發(fā)低功耗、低內(nèi)存的邊…

【2025年3月8日, 德國慕尼黑訊】全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司在DEEPCRAFT? Studio中增加了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的支持,擴(kuò)大了當(dāng)前對(duì)音頻、雷達(dá)和其他時(shí)間序列信號(hào)數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項(xiàng)支持后,該平臺(tái)將能夠用于開發(fā)低功耗、低內(nèi)存的邊緣AI視覺模型。這將給諸多應(yīng)用領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員帶來極大的便利,例如工廠可以借此實(shí)現(xiàn)對(duì)零件的實(shí)時(shí)視覺檢測(cè)、機(jī)器會(huì)在有人靠近時(shí)自行關(guān)閉;智能家居設(shè)備可以監(jiān)測(cè)物體、人類或?qū)櫸???傊?,視覺能夠?yàn)檫吘堿I應(yīng)用帶來巨大的可能性。

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DEEPCRAFT?視覺支持


DEEPCRAFT? Studio產(chǎn)品經(jīng)理Alexander Samuelsson表示:“DEEPCRAFT? Studio此次更新優(yōu)化了從數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理一直到模型部署的每一個(gè)AI視覺模型開發(fā)步驟。這意味著我們正在為開發(fā)人員提供真正的端到端視覺支持。英飛凌客戶可通過這項(xiàng)支持和英飛凌 PSOC? Edge 高性能機(jī)器學(xué)習(xí)微控制器(MCU),為其產(chǎn)品添加領(lǐng)先于同類產(chǎn)品的邊緣AI功能?!?/span>


今年3月在紐倫堡舉行的Embedded World 2025 上,英飛凌通過計(jì)算機(jī)視覺演示展示這項(xiàng)功能。該演示將重點(diǎn)介紹Ultralytics YOLO模型驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)物體檢測(cè)功能,助力開發(fā)人員使用DEEPCRAFT? Studio訓(xùn)練定制的計(jì)算機(jī)視覺解決方案。在DEEPCRAFT? Studio中使用Ultralytics YOLO模型既能大大縮短訓(xùn)練時(shí)間,又能保持高度的準(zhǔn)確性,提高AI部署的速度和效率。


結(jié)合該平臺(tái)獨(dú)特的圖形化用戶界面,DEEPCRAFT? Studio的這些新增功能將助力開發(fā)期間的模型迭代。開發(fā)人員可以使用自己的計(jì)算機(jī)和攝像頭實(shí)時(shí)運(yùn)行模型,確保模型在部署到硬件之前能夠按預(yù)期運(yùn)行,并且通過在部署前對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)而加快開發(fā)速度。


供貨情況


支持視覺功能的最新版DEEPCRAFT? Studio 將于4月發(fā)布。屆時(shí)平臺(tái)在重新啟動(dòng)后會(huì)自動(dòng)更新,開發(fā)人員可先在這里下載Studio,以便在新版本發(fā)布時(shí)能夠盡早使用。


英飛凌將在Embedded World上首次進(jìn)行DEEPCRAFT? Studio視覺功能演示。


Ultralytics是AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,并且是Ultralytics YOLOv5、YOLOv8和YOLO11 物體檢測(cè)模型的創(chuàng)建者,致力于為各行各業(yè)的尖端計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)提供支持,使全世界的AI變得更加快速、智能和易用。其Pip下載量超7,200萬次,GitHub關(guān)注量超10萬,研究引用超5,000次。

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