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芯峰技术创新:远距离、超小目标识别

芯峰科技在国产NPU(神经网络处理器)上实现远距离(>8m)超小目标(8*8像素)的识别,并在实际AI场景中效果明显。

【小目标问题】

§  小目标有两种定义方式,一种是相对尺寸大小,如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1,即可认为是小目标,另外一种是绝对尺寸的定义,即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。

§  小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中是传统难题,早期的目标检测框架多是针对通用的目标来进行检测,如经典的单阶段方法yolossd,双阶段方法faster-rcnn等,这些方法主要是针对通用目标数据集来设计的解决方案,因此对于图像中的小目标来说,检测效果不是很理想。

§  背景中的很多目标容易与小目标混淆,从而造成误识。

【芯峰方案】


§  单阶段法:双阶段法对算力要求比较高,优化后的单阶段法既保持了精度,又能快速识别。

§  特征金字塔:参考多尺度特征图的特征信息,同时兼顾语义特征和位置特征;优势在于,堆叠多尺度特征图对于算法复杂度的影响微乎其微

§  背景负样本: 修改训练源码,支持误报目标作为背景训练

§  国产ARM+NPU异构计算: 充分利用国产NPU 16T INT8强大处理能力,运行小目标识别模型没有精度损失。

§ 智慧商超场景应用:在室内明火检测中可以检到远距离(>8m)小火苗(8*8像素),满足客户安全需求。


 
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