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高い応答性とリコンフィギャラブルなビジョン システム

reVISION ゾーンでは、ビジョン システムのソフトウェア、ハードウェア、およびシステム開発者に役立つリソースを集約して提供しています。

reVISION が高い応答性とリコンフィギャラブルなビジョン システムを可能にする

一般的な SoC とエンベデッド GPU よりも高い応答性

  • 機械学習システムの画像処理性能 (images/sec/Watt) が 6 倍向上
  • コンピューター ビジョン処理では 1 ワットあたりのフレーム処理性能 (frames/sec/Watt) が 42 倍向上
  • レイテンシが 1/5

最新のアルゴリズムやセンサーに応じて再構成可能

  • 最新の機械学習アルゴリズムへ常にアップグレード可能
  • 最新のセンサー タイプやコネクティビティ規格をサポート
  • 最大 8K の解像度およびカスタム解像度をサポート
ソフトウェア定義 & 使いやすさの向上

  • OpenCV ライブラリで開発を加速
  • C/C++ と OpenCL の混合言語を利用
  • Caffe などの機械学習フレームワークを利用して開発
  • SDSoC で Deephi 社の ML IP/ライブラリとシームレスに統合

主なビデオ

Zynq® SoC および MPSoC

ザイリンクスのエンベデッド ビジョン カスタマーの多くは、FPGA のほかに Zynq® SoC や MPSoC をターゲット デバイスとして選択しています。

Zynq ベースのプラットフォームでは次が可能です。

  1. コンピューター ビジョンや機械学習アルゴリズムの高速化で応答性のより高いシステムを実現する
  2. 再構成可能なため、最適なセンサー タイプやそれらの組み合わせに迅速にアップグレードする
  3. 最新機器やクラウドに対応するためのコネクティビティを実装する
any-to-any コミュニケーションからセンサー フュージョンまでの加速された reVISION フロー図

ザイリンクスは、プラットフォーム、アルゴリズム、およびアプリケーション開発に必要とされる広範な開発リソースを含む reVISION スタックを提供しています。 

これには、最も一般的なニューラル ネットワーク (AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD、FCN など) のサポート、カスタム ニューラル ネットワーク (CNN/DNN) の構築に必要な関数要素、ネットワーク層用にあらかじめ定義済みで最適化された CNN の実装を利用するために必要な関数要素などが含まれます。これは、迅速な開発をサポートするコンピューター ビジョン プロセッシング向けの広範な OpenCV 関数によってサポートされます。

アプリケーション レベルの開発向けに、ザイリンクスは機械学習システム向けの Caffe やコンピューター ビジョン向けの OpenVX (2017 年後期にリリース予定) など一般的なフレームワークをサポートします。また、ザイリンクスやエコシステム パートナーが提供する、Zynq SoC や MPSoC ベースの開発プラットフォームも reVISION スタックには含まれます。

アプリケーション開発、アルゴリズム開発、プラットフォーム開発の reVISION スタック ブロック図

reVISION スタックは、ハードウェアの専門知識がないデザイン チームでも、ソフトウェア定義開発フローを使用することで、機械学習やコンピューター ビジョン アルゴリズムを効率的に実装して応答性の高いシステムを完成できるようにします。  

reVISION フローは、C、C++、OpenCL 言語および関連するコンパイラー技術を使用する eclipse ベースの使い慣れた環境 (いわゆる SDSoC 環境) で開発を開始します。

SDSoC 環境の中で、ソフトウェアおよびシステム エンジニアは reVISION ハードウェア プラットフォームをターゲットとして選択できるため、コンピューター ビジョン ライブラリや OpenVX フレームワーク (2017 年晩夏にリリース予定) を利用して、新規アプリケーションを素早く構築することが可能になります。

機械学習では、ニューラル ネットワークのトレーニングに Caffe などの一般的なフレームワークが使用されます。Caffe で生成された .prototxt ファイルは、Arm® ベースのスケジューラーで駆動され、あらかじめ最適化された CNN ネットワーク層の実装上で推論処理を行います。

reVISION Stack ブロック図の SDSoC 環境

従来の RTL ベース設計フローを採用するベテランのザイリンクス ユーザーたちは、ARM ベースのソフトウェア開発者と協力しながら、相当な時間をかけて、高度に差別化された機械学習およびコンピューター ビジョン アプリケーションを構築してきました。 

設計時間を短縮し、ハードウェア知識への依存を軽減するために、ザイリンクスは C、C++、OpenCL をベースとする SDSoC 開発環境を提供しています。この環境は、開発期間を大幅に短縮できる上に、エンベデッド ビジョン システムの開発以外にも利用できます。

ザイリンクスの新しい reVISION スタックを利用することで、より多くのソフトウェア/システム エンジニアがハードウェアの設計知識がなくても最先端のエンベデッド ビジョン システムを簡単に、そして素早く構築できるようになります。 

reVISION Stack の使いやすさと開発時間を示す表

ザイリンクスおよびエコシステムが設計したハードウェア、モジュール、量産対応のシステムオンモジュール (SOM) を利用して、Zynq SoC/MPSoC および FPGA をベースとするコンピューター ビジョン システムの開発を今すぐはじめませんか。

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コンピューター ビジョン

最も重要な OpenCV 関数を高速化する、コンピューター ビジョン向けの新しいザイリンクス ライブラリ xfOpenCV を紹介します。xfOpenCV を使用すると、SDx または HLx 環境で、FPGA ファブリック内のコンピューター ビジョン機能を簡単に作成および高速化できます。さらに、xfOpenCV ライブラリは OpenCV に準拠し、性能、リソースの利用率、使いやすさを考慮して最適化されています。xfOpenCVgithub から入手可能です。

OpenCV ライブラリ関数は、多くのコンピューター ビジョン アプリケーション開発に不可欠です。SDx または HLx 環境の中で xfOpenCV 関数をベースとするコンピューター ビジョン向けのザイリンクス ライブラリを利用することで、FPGA ファブリックにコンピューター ビジョン機能を簡単に構築したり、高速化を図ることが可能になります。さらに、ザイリンクスのライブラリ関数は xfOpenCV に準拠しており、性能、リソース、使いやすさを考慮して最適化されています。

  • OpenCV 3.1 ライブラリの数百以上の関数が、Zynq の Arm Cortex™-A9 および Cortex A53 コアで実行するために利用可能
  • 約 45 個の OpenCV 関数 (OpenVX のサブセット) が、ザイリンクス SoC 向けに RTL に最適化された関数ライブラリとして利用可能
  • デバイス使用率と性能を示したライブラリ ユーザー ガイド
  • ほとんどの関数は 1 および 8 ピクセルのパラレル バージョンに対応

コンピューター ビジョン用 reVISION デザイン フロー

ライブラリ関数

基本機能 幾何学変換 画像処理およびフィルター 特徴検出および分類 3D 再構築 モーション解析および追跡
Absolute difference Scale/Resize Box Canny edge detection StereoLBM Mean Shift Tracking (MST)
Accumulate StereoRectify Gaussian Fast corner StereoSGM LK 高密度オプティカル フロー
Accumulate squared Warp Affine Median SVM (binary)    
Accumulate weighted Warp Perspective Sobel Harris corner    
Arithmetic addition Remap Custom convolution Histogram of Oriented Gradients (HOG)    
Arithmetic subtraction   Equalize Histogram Houghlines    
Bitwise: AND、OR、XOR、NOT   Dilate      
Pixel-wise multiplication   Erode      
Channel combine   Bilateral      
Channel extract   OTSU Thresholding      
Color convert   Thresholding      
Convert bit depth   Image pyramid      
Table lookup   Color Detection      
    Integral image      
    Gradient Magnitude      
    Histogram      
    Gradient Phase      
    Min/Max Location      
    Mean & Standard Deviation      

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機械学習

近年、エンベデッド ビジョンなどの多くのアプリケーションに高度なインテリジェンスを与える技術として、機械学習や深層学習が注目されるようになりました。新たな分野というわけではなく、アルゴリズムの相対的な進歩、アルゴリズム トレーニング用の大規模データ セットの利用、効率的かつ経済的でより存続可能なコンピューティング プラットフォームの利用によって、この技術への関心、導入が急速に進む結果となりました。

ザイリンクスの Zynq SoC/MPSoC は、機械学習システムに最適なソリューションで、エンベデッド GPU や一般的な SoC と比較した場合に、6 倍の推論性能 (images/second/Watt) を達成できます。ザイリンクスの reVISION スタックを利用することで、トレーニング済みのネットワークを取り入れて Zynq SoC や MPSoC に素早く実装して推論処理を実行できるため、これまでの複雑な設計段階を回避できます。SDSoC では Deephi 社の ML IP/ライブラリと密接に統合できるため、reVISION はより高い生産性を実現できます。

特長:

  • 機械学習アプリケーションを構築するための完全なソフトウェア スタック
  • ハードウェアに最適化されたレイヤーをサポート (Conv、ReLU、Pooling、Dilated conv、Deconv、FC、Detector & Classifier、SoftMax レイヤー)
  • Caffe の相互運用性により、ネットワーク定義や学習済みの重み (trained weights) を示す prototxt ファイルからのポーティングが容易
  • AlexNet、GoogLeNet、Resenet、Yolo、SSD、 Densebox、SqueezeNet、FCN、FPN などの幅広いネットワーク トポロジーに対応する、最適化されたリファレンス モデルを利用可能
  • Arm プロセッサで実行されるソフトウェアを使用して、ネットワークをカスタマイズ可能 (長時間のコンパイルは不要)

アーリー アクセス版については、販売代理店へお問い合わせください。

コネクティビティ & センサー サポート

AI 革命により、さまざまな分野でセンサー技術の開発および進化が加速しました。また、各種類のセンサーを組み合わせで組み合わせて、システムの環境とその環境内のオブジェクトをすべて表示する、新しいレベルのセンサー フュージョンが求められるようになりました。今日どのようなセンサー構成が定義されても、また明日どのようなセンサーが実装されても、ハードウェアを再構成して将来的な仕様に対応できることが求められます。このレベルの再構成可能なソリューションを提供しているのはザイリンクスだけです。

Zynq ベースのビジョン プラットフォームは、堅牢なコネクティビティとセンサー インターフェイスを提供します。このようなセンサーとコネクティビティの利点は次のとおりです。

  • 現在の市場にある一般的な SoC と比較して、最大 12 倍の帯域幅を提供 (ネイティブ 8K とカスタム解像度をサポート)
  • 低/高帯域幅のセンサー インターフェイスおよびチャネルが非常に多いため、RADAR、LiDAR、加速度計、フォース トルクセンサーなど、高度に差別化されたセンサーの組み合わせが実現
  • 最新のデータ転送やストレージ インターフェイスに対応でき、また簡単にハードウェアを再構成できるため将来的な仕様の変化にも対応可能

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コンピューター ビジョン/機械学習用のサンプル デザインおよびデモ

reVISION スタックには、コンピューター ビジョンのデザイン例が 5 つ、機械学習デモが 5 つ含まれており、その他にも多数含まれます。これらのデザイン例は、システムを素早く構築して動作可能な状態にすることを目的としています。また、ザイリンクス SoC が高性能なエンベデッド ビジョン アプリケーション開発に与える明確な利点を理解するのに役立ちます。これらのデザインは、reVISION スタートアップ ガイドで提供しています。

コンピューター ビジョン デザイン サンプル

ザイリンクスが提供するデザイン サンプル サポートされる最新の SDSoC バージョン サポートするボードおよび SOM プロバイダ
LK 高密度オプティカル フロー
モーション セグメンテーションを実行する反復/ピラミッド型のインプリメンテーション
2018.2

ZCU102

ZCU104

ザイリンクス
ステレオ ディスパリティ マップ
ローカル ブロック マッチングを使用して、2 つのセンサー入力からディスパリティ マップを計算
ワープ変換
Harris コーナー検出
バイラテラル フィルター

機械学習デモ

デザイン サンプルと説明 サポートされる最新の SDSoC バージョン サポートするボードおよび SOM プロバイダ
GoogLeNet 販売代理店へお問い合わせください。 ZCU102 ザイリンクス パートナー
ResNet
AlexNet
VGG-16
SSD-300
FCN-AlexNet
Yolo
Densebox (顔認識)
FPN (セグメンテーション)

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リソース 内容
ペーパー & チュートリアル アプリケーション ノート、ホワイトペーパー、チュートリアル、ユーザー ガイド
ザイリンクス エンベデッド ビジョン ビデオ エンベデッド ビジョン関連のデモンストレーションおよびビデオ
Adaptable Advantage and Featured Blogs ザイリンクスおよび業界からの日々のブログ記事
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フォーラム ザイリンクス コミュニティ フォーラム

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