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如何在低成本低功耗的硬件芯片局限下實(shí)現(xiàn)高度智能和實(shí)時(shí)的復(fù)雜深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，一直是困擾人工智能在汽車(chē)行業(yè)落地的難題，魔視智能完美的克服了這一巨大技術(shù)挑戰(zhàn)，我們精心設(shè)計(jì)優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)計(jì)算引擎成功的運(yùn)行于車(chē)規(guī)級(jí)嵌入式芯片，并達(dá)到>2.8倍的計(jì)算效率提升。

2016年11月完成在車(chē)規(guī)級(jí)FPGA 實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)。

2017年9月完成在車(chē)規(guī)級(jí)FPGA 實(shí)現(xiàn)并行的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別和基于語(yǔ)義分割的可行駛區(qū)域識(shí)別。

2018年8月完成在車(chē)規(guī)級(jí)FPGA 實(shí)現(xiàn)VSLAM 和基于深度學(xué)習(xí)的多目環(huán)視目標(biāo)識(shí)別，可行駛區(qū)域識(shí)別。