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[人工智能] 继谷歌的语音套件推出后,第二波AI套件来袭,发布视觉套件搭载英特尔强劲视觉处理芯

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发表于 2017-12-5 18:52:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
说明:
1.  为了加速人工智能的发展和平民化,谷歌今年5月份推出第一个AIY(Do-it-yourself artificial intelligence)语音套件,反馈非常好。借此再次推出视觉套件,让更多人的参与进来,主要目的还是解决工程实际问题,期待更多的创客参与,实现各种应用创新。
2.  搭载的英特尔强劲视觉处理芯片跟大疆Phantom 4用的是同一个系列,前段时间英特尔发布的第三代Myriad X更是强劲的一批,携带神经网络计算引擎,每秒超万亿次浮点运算,功耗不到1W ,详情看此贴:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=36001
3.  提供基于谷歌TensorFlow神经网络的三个不同视觉应用方向的软件包:
(1)基于MobileNets的识别,可以识别数以千计的共同对象
(2)人脸识别和人面部表情的识别。
(3)人,猫和狗的探测器。
同时提供了一个工具用来编译各种视觉应用,所以用户可以在工作站或任何云服务上使用TensorFlow训练模型。同时还提供了一个Python API,使用户可以更改RGB按钮颜色,调整压电元件的声音和四个GPIO引脚的控制。基于这些,用户可以充分发挥各自想象,比如:
(1)识别各种动物,植物种类。
(2)看看你的车什么时候离开车道。
(3)监控是否有人进入你的房间(发出警报!)
根据官方的说明,后面还将发布一个APP,方便大家配置使用。另外特别注意,当前实现的这些功能不需要联网。
4.  视觉套件将于12月底开卖,价格是$44.99一套,这价格已经相当给力了,详情关注这个地址:
http://www.microcenter.com/product/501552/AIY_Vision_Kit
============================================
1.  AIY项目官方地址:https://aiyprojects.withgoogle.com/
当前已经推出两波了,后面还将继续。
QQ截图20171205185004.jpg

2.  视觉套件上手说明,主要是树莓派zero,摄像头,视觉扩展板和SD卡,已经一个小的框架盒子:地址
materials.jpg

3. 之前发布的语言套件视频演示:https://v.qq.com/x/page/j0514g4q8h6.html

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 楼主| 发表于 2017-12-5 19:12:02 | 显示全部楼层
备份几个地址:
1.  Google Blog:地址
2.  Google AIY Vision Kit:http://www.microcenter.com/site/ ... kw=aiy&rd=1
3.  FAQ:http://www.microcenter.com/tech_ ... ogle_AIY_Vision_FAQ
4.  Google Developer:https://developers.googleblog.co ... ects-voice-kit.html
1_r12cwUIPrNG5YKUV_WkdVw.jpg
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 楼主| 发表于 2017-12-7 00:27:38 | 显示全部楼层
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发表于 2025-4-25 19:29:27 | 显示全部楼层
"谷歌的AIY视觉套件确实为AI平民化迈出了一大步!搭载的英特尔Myriad X视觉芯片性能强悍(1TOPS算力+1W功耗),结合TensorFlow预置模型,让创客能轻松实现物体识别、人脸检测等应用,离线运行更是亮点。

若想进一步提升开发效率,可搭配Xeon 10核/2.2GHz-8GT https://serverorbit.com/cpus-and ... core/2-2ghz-8gt-qpi -QPI服务器作为训练后端——用视觉套件采集数据,再通过Xeon的多核并行能力快速训练定制模型,最后部署回边缘设备。这种‘边缘+云端’组合既降低了门槛,又保留了扩展性,期待更多开发者玩出花样!
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发表于 2025-4-25 19:29:51 | 显示全部楼层
"谷歌的AIY视觉套件确实为AI平民化迈出了一大步!搭载的英特尔Myriad X视觉芯片性能强悍(1TOPS算力+1W功耗),结合TensorFlow预置模型,让创客能轻松实现物体识别、人脸检测等应用,离线运行更是亮点。

若想进一步提升开发效率,可搭配Xeon 10核/2.2GHz-8GT https://serverorbit.com/cpus-and ... core/2-2ghz-8gt-qpi -QPI服务器作为训练后端——用视觉套件采集数据,再通过Xeon的多核并行能力快速训练定制模型,最后部署回边缘设备。这种‘边缘+云端’组合既降低了门槛,又保留了扩展性,期待更多开发者玩出花样!
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