??莱迪思半导体公司，低功耗可编程器件的领先供应商，今日宣布其屡获殊荣的Lattice sensAITM解决方案性能进一步提升、应用参考设计进一步优化。Lattice sensAI可以帮助OEM厂商为下一代毫瓦级智能设备赋予AI和ML功能。此次性能提升包括支持更为轻量化/高效的神经网络模型、支持更深度的量化从而在视觉应用中使用更复杂的模型处理更高分辨率或更高帧率的图像，实现更高性能的网络边缘AI。更新的参考设计可以让Lattice sensAI的客户快速轻松地创建常见的AI应用，包括全新增强版的关键词检测和人脸识别。
??莱迪思蝉别苍蝉础滨解决方案的增强特性包括：
??●sensAI在iCE40 UltraPlus FPGA上支持8位量化，客户可以将其神经网络模型加大一倍，以获得更准确的AI性能
??●sensAI在ECP5 FPGA上支持MobileNet和ResNet神经网络模型，它们可以处理更高分辨率的图像，从而在不增加功耗的情况下提供更好更准确的AI性能
??●新增应用参考设计，快速实现更多网络边缘础滨应用，包括：
??●使用麦克风在基于础滨/惭尝的人机界面应用上实现优化的关键词检测。该参考设计让客户能够重新训练神经网络模型，根据需要识别新的关键词或短语
??●优化的人脸检测应用现在不仅可以检测人脸，还可以识别特定的注册用户。新的注册用户可以直接添加到面部识别应用中，无需重新训练设备的整个神经网络，从而大大节省了系统设计时间和成本
??●增强了现有的存在检测和对象计数参考设计，在以下应用中，低功耗状态下的础滨识别更为精准：
??●走近打印机和笔记本时将其唤醒
??●工业智能摄像头的瑕疵检测和操作员合规监测
??莱迪思蝉别苍蝉础滨解决方案的增强特性包括：
??●sensAI在iCE40 UltraPlus FPGA上支持8位量化，客户可以将其神经网络模型加大一倍，以获得更准确的AI性能
??●sensAI在ECP5 FPGA上支持MobileNet和ResNet神经网络模型，它们可以处理更高分辨率的图像，从而在不增加功耗的情况下提供更好更准确的AI性能
??●新增应用参考设计，快速实现更多网络边缘础滨应用，包括：
??●使用麦克风在基于础滨/惭尝的人机界面应用上实现优化的关键词检测。该参考设计让客户能够重新训练神经网络模型，根据需要识别新的关键词或短语
??●优化的人脸检测应用现在不仅可以检测人脸，还可以识别特定的注册用户。新的注册用户可以直接添加到面部识别应用中，无需重新训练设备的整个神经网络，从而大大节省了系统设计时间和成本
??●增强了现有的存在检测和对象计数参考设计，在以下应用中，低功耗状态下的础滨识别更为精准：
??●走近打印机和笔记本时将其唤醒
??●工业智能摄像头的瑕疵检测和操作员合规监测
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