英特爾收購CV芯片公司Movidius AI離我們更近了.doc

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1、英特爾收購CV芯片公司MovidiusAI離我們更近了　　背景：科技界又迎來了一樁大額收購案，芯片巨頭英特爾收購了硅谷計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的初創(chuàng)公司Movidius，該公司主要產(chǎn)品為低功耗視覺處理器：Myriad系列VPU。今年八月，Intel還以3.5億美元收購了主攻深度學(xué)習(xí)的公司Nervana，這一筆收購能夠讓英特爾獲得深度學(xué)習(xí)的IP和具體產(chǎn)品，從而滿足AI開發(fā)及數(shù)據(jù)中心對(duì)芯片的強(qiáng)大需求?！　　　∫虢忉孖ntel為何會(huì)在短期內(nèi)有如此大動(dòng)作，先來看一下2016年的CVPR。　　　?。–VPR全稱為InternaTIonal

2、ConferenceonComputerVisionandPatternRecogniTIon，計(jì)算機(jī)視覺及模式識(shí)別大會(huì)。涵蓋的問題包括但不限于：物體識(shí)別與檢測、圖像高級(jí)語義理解、人臉、優(yōu)化方法、Correspondences求解、相機(jī)定位及三維地圖構(gòu)建（SLAM）。CVPR是計(jì)算機(jī)視覺的最大的年度聚會(huì)，2016年收到投稿2，145份，接受論文643篇，接收率29.9%，與會(huì)人數(shù)達(dá)3，600人。）　　在這場全球頂級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域大會(huì)上，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，大概有70%以上的文章均與深度學(xué)習(xí)有關(guān)，在圖像分類、物體檢測、語義分割

3、等領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)取得的效果已經(jīng)大幅領(lǐng)先傳統(tǒng)算法。據(jù)微軟亞洲研究院所述，即使是在3D視覺、底層圖像處理等傳統(tǒng)方法相對(duì)主流的領(lǐng)域也有不少學(xué)者給出了自己的基于深度學(xué)習(xí)的解決方案?！　∫允謩?shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如RGB，HSV及YCrBr。但這些算法都無法排除類膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。也有些算法通過對(duì)手型輪廓特征進(jìn)行提取從而完成識(shí)別，如HoG+SVM的分類識(shí)別方法，但仍然無法提高在暗光、逆光等條件下的識(shí)別精度。但借助深度學(xué)習(xí)，如通過R-CNN訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜

4、背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果優(yōu)秀很多?！　∫环矫嫔疃葘W(xué)習(xí)可以給計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域帶來空前的進(jìn)步，但另一方面，該方法對(duì)硬件及數(shù)據(jù)的要求也是空前的。通過R-CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練一組手勢(shì)，大概需要10萬張預(yù)先標(biāo)注好的圖片資源，同時(shí)，在學(xué)習(xí)圖像的過程中，它對(duì)GPU也有非常高的運(yùn)算要求，訓(xùn)練時(shí)間也不容小覷。即使已經(jīng)在高性能平臺(tái)得到了一個(gè)R-CNN或者FasterR-CNN的網(wǎng)絡(luò)模型，在某些低運(yùn)算能力平臺(tái)（手機(jī)，平板）上運(yùn)行識(shí)別算法時(shí)，也無法同時(shí)顧及到實(shí)時(shí)性和高識(shí)別率。比如，YOLO物體識(shí)別算法可以在高性能平臺(tái)達(dá)到45F

5、PS，但其mAP只有63.4左右。而mAP更優(yōu)的FasterR-CNN，卻只有7FPS?！　∧壳埃绻朐谑謾C(jī)等GPU性能很低的設(shè)備上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法，挑戰(zhàn)還比較大，只有通過對(duì)算法的優(yōu)化，才能使其在目前主流的Android、iOS平臺(tái)上運(yùn)行。比如，在單目手勢(shì)識(shí)別領(lǐng)域，全球范圍內(nèi)可給出商用解決方案的有來自以色列的eyesight，superbreality公司及我們的HandCV，其中，Superbreality公司的解決方案更多依賴于對(duì)手勢(shì)輪廓的識(shí)別，HandCV的解決方案則融合了顏色空間、輪廓及YOLO深度學(xué)習(xí)的方案

6、。所以，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來解決計(jì)算機(jī)視覺問題的思路已經(jīng)逐漸轉(zhuǎn)到了手機(jī)等移動(dòng)平臺(tái)上來?！　∧敲?，既然深度學(xué)習(xí)對(duì)識(shí)別精度的提高如此明顯，就像當(dāng)年iPhone5s加入了M7協(xié)處理器一樣，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域在一些移動(dòng)設(shè)備上也需要有一塊專門的低功耗處理芯片。它不但可以分擔(dān)CPU和GPU的任務(wù)，而且在處理深度學(xué)習(xí)的問題時(shí)更加高效，可以針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練特征從芯片級(jí)別進(jìn)行優(yōu)化，從而促進(jìn)基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺算法在移動(dòng)設(shè)備上的普及?！　【拖癖尘懊枋隼锾岬降?，Intel已經(jīng)在為這個(gè)方向布局：同時(shí)，上游芯片供應(yīng)商N(yùn)VIDIA也在去年年底發(fā)布了

7、JetsonTX1GPU模塊，主要針對(duì)的也是人工智能市場?！　　　。↗etsonTX1GPU模塊包括一顆浮點(diǎn)運(yùn)算達(dá)到teraflop級(jí)的、基于Maxwell架構(gòu)的256核心GPU，64位ARMA57芯片組、4GBLPDDR4RAM內(nèi)存（每秒帶寬速度達(dá)25.6GB）、15GB本地存儲(chǔ)模塊、802.112&TImes;2acWi-fi解決方案以及1Gb以太網(wǎng)端口。同時(shí)還配備JetsonLinux軟件開發(fā)工具包。JetsonTX1GPU模塊的面積只有50*87毫米，僅一張信用卡大小。雖然外形很迷你，JetsonTX1GPU性能

8、卻不容小視。）　　JetsonTX1GPU模塊的首批客戶包括微軟、亞馬遜、谷歌以及IBM等科技巨頭，它們將會(huì)在各自的無人機(jī)或者機(jī)器人設(shè)備搭載該模塊，從而流暢運(yùn)行人工智能應(yīng)用。以下便演示了該芯片與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的一款應(yīng)用產(chǎn)品：Kespry無人機(jī)。　　　　（Kespry無人機(jī)：視頻）　　計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域原來一些看似不可逾越的