在目前的嵌入式視覺領(lǐng)域中，熱門的話題之一就是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)涵蓋多個(gè)產(chǎn)業(yè)重要趨勢，不僅是嵌入式視覺，而且在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和云端運(yùn)算中均發(fā)揮極為顯著的作用。下面粵嵌為你解讀一下機(jī)器學(xué)習(xí)如何提升嵌入式視覺應(yīng)用。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的課題，尤其是如果每一次都得從頭開始，定義網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及產(chǎn)生訓(xùn)練算法。為了協(xié)助工程師實(shí)作網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，有一些產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)可供使用，例如Caffe和Tensor Flow。Caffe架構(gòu)為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員提供各種工具庫、模型以及具有C++庫的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，同時(shí)提供Python和Matlab綁定。該架構(gòu)能讓使用者無需從頭開始，就能建立并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，以執(zhí)行所需的運(yùn)算。

　　對于許多應(yīng)用來說，低延遲的決策與反應(yīng)時(shí)間極為重要，例如視覺導(dǎo)向的自主機(jī)器人，其響應(yīng)時(shí)間對于避免對人員造成傷害、對環(huán)境造成破壞至關(guān)重要。增加反應(yīng)時(shí)間的具體方法是使用可編程邏輯，實(shí)作視覺處理流水線，以及使用機(jī)器學(xué)習(xí)推斷引擎實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。相較于傳統(tǒng)的解決方案，在這方面使用可編程邏輯，能夠減少系統(tǒng)瓶頸問題。在使用基于CPU/GPU的方法時(shí)，每一階段的運(yùn)算都必須使用外部DDR，因?yàn)橛跋癫荒茉谟邢薜膬?nèi)部快取功能之間傳遞。可編程邏輯途徑讓內(nèi)部RAM得以按需要提供緩沖，從而實(shí)現(xiàn)串流的方法。如此則可免于DDR內(nèi)儲(chǔ)存中介元素，不僅減少圖像處理的延遲，同時(shí)也降低了功耗，甚至提高了確定性，因?yàn)闊o需與其他系統(tǒng)資源共享存取。

　　在異質(zhì)SoC中實(shí)現(xiàn)圖像處理算法和機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，可透過諸如reVISION堆棧等工具來實(shí)現(xiàn)。reVISION能同時(shí)支持傳統(tǒng)影像應(yīng)用，以及基于SDSoC工具的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；reVISION并同時(shí)支持OpenVX和Caffe Framework。為了支持OpenVX架構(gòu)，核心的圖像處理功能可被加速至可編程邏輯中，以建立圖像處理管線。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)推論環(huán)境支持可編程邏輯中的硬件優(yōu)化工具庫，以實(shí)現(xiàn)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)作方案的推論引擎。機(jī)器學(xué)習(xí)推論引擎實(shí)作方案中所使用的數(shù)值顯示系統(tǒng)，也對機(jī)器學(xué)習(xí)的性能發(fā)揮重要影響。

　　真實(shí)世界性能。在嵌入式視覺應(yīng)用中使用機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)例之一是車輛的避免碰撞系統(tǒng)。以reVISION堆棧針對Xilinx UltraScale+MPSoC開發(fā)相關(guān)應(yīng)用，使用SDSoC為可編程邏輯的各項(xiàng)功能進(jìn)行加速，以達(dá)到優(yōu)化性能，能明顯提高反應(yīng)程度。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合處理器核心與可編程邏輯的異質(zhì)SoC，能打造出十分高效、反應(yīng)快且可重配置的解決方案。以上是粵嵌為你解讀一下機(jī)器學(xué)習(xí)如何提升嵌入式視覺應(yīng)用。