Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売
IntelがUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。画像処理やAI技術をクラウドではなくローカル環境で手軽に開発できることが期待されています。 Movidius | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/press-kits/movidius/ Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/news/intel-democratizes-deep-learning-application
USB型 Deep Learning アクセラレーター「Movidius Neural Compute Stick」を使ってみた - ABEJA Tech Blog
7月20日、Intel (Movidius) がUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。 Intelが激安1万円以下のUSB型Deep Learning用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売 : Gigazine Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom プロダクトページ NCSは、Deep Learningに特化した専用チップ「Myriad 2」が搭載された、外付けの演算装置です。USBポートに挿すだけでDeep Learningの推論処理を実
Movidius（モビディウス）は1月19日、携帯電話向のマルチメディアプロセッサ・プラットフォーム「Myriad（ミリアッド）」のAndroid版を発表した。Myriadプラットフォームに搭載されている半導体やソフトウェアモジュールを組み合わせることで、さまざまなアプリケーションを開発できる。今回のAndroid版プラットフォームには、同社が2009年1月に発表したマルチメディアプロセッサ「MA1110」の基盤技術が利用されており、端末上で高度な動画編集が可能になる。 同社マーケティング担当ディレクターのボブ・テイト（Bob Tait）氏は「Android端末が発売された当初は“iPhoneの代替”で十分だったが、もはや性能が高いだけでは満足されない。今後は独自のアプリケーションを提供する必要がある」と話し、アプリを支えるプラットフォームが携帯市場で重要な役割を果たすことを示唆した。 テ
OpenVINO をはじめて利用する方向けの、基礎的な説明です。 RaspberryPi と Movidius（後ほど説明）を使って、実際にOpenVINO 深層学習を試します。 RaspberryPiのセットアップや深層学習は、多少知識があることを前提としています。 OpenVINO 概要 「OpenVINOツールキット」の略。 解説サイトはこちら製品概要: OpenVINO™ ツールキットですが、なんだか難しい気がするので簡単に解説すると。 様々なインテル製のアーキテクチャ（≒処理装置）上で、効率的にディープラーニングやAIを動作させることができる 無償のソフトウェア Tensorflow,Caffeなどで作成したモデルをモデル・オプティマイザーというツールで変換・効率化して使うため、作成済のモデルをエッジデバイスで活用できる／開発が容易 Movidius 概要 Movidius NC
Raspberrypi3でMovidius Neural Compute Stickのサンプルまでを動かしてみた - Qiita
概要 AI流行っていますね。そんな中、IntelがUSBで動くDeep Learningスティック、Movidius Neural Compute Stickの販売を開始しました(以下、Movidius NCS)。このスティックは、Caffeのネットワークモデルの計算だけスティックで高速に実行するというものです。今年度のCVPR2017で先行販売されたので、早速購入してきました。ちなみに余談ですが、僕が先頭に並んでいたので、世界で最も最初にこの製品を手にしたというのが、ちょっとした自慢です。 追記：Movidiusは製品名ではなく開発している会社名で、製品名はNeural Compute Stickなんですね。ただ、NCSだとよくわからないので、Movidius NCSと記載することにします。 本記事では、取り敢えずMovidius NCSをRaspberrypi3で動かすまでの手順につい
Intel Movidius + TensorFlowでRaspberry Piでもサクサク画像認識 - karaage. [からあげ]
Intel Movidius（Movidius Neural Compute Stick NCS）とは Intelが出したAIに特化したプロセッサです。これをつければ、Raspberry Piでもサクサクとディープラーニングでの画像認識が動くという優れものです。「欲しいなぁ」と思い悩んでいたら、ディープラーニングおじさんがポイっとくれたので、早速夜中に家でゴソゴソ試してみました。 Movidius Neural Compute Stick - NCS ニューラル ディープラーニング USB スティック 出版社/メーカー: Intelメディア: Personal Computersこの商品を含むブログを見る また、カメラは、Open CVから呼び出しやすいUSBのWebカメラを使います。私が使ったのは、以下ですが多分どの機種でも大丈夫だと思います。 【2012年モデル】ELECOM WEBカ
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Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
【Movidius™NCS＆RaspberryPi】リアルタイム物体認識【TensorFlow】 - Qiita
RaspberryPiの様な非力なマシンでも人工知能スティックを利用することで、ディープラーニングの実行速度を上げることが出来るようになりました。 Movidius™ Neural Compute Stick 先日スイッチサイエンスさんで購入することが出来ましたので早速試してみました。こんな感じ。 画像はFPS10程度のGIFですので、動画で確認したい方はこちらをご参照ください。通常のRaspberryPiでは考えられない位（6〜7倍）高速に推測を行う事が出来ています。 環境 ハードウェア RaspberryPi3 Movidius™ Neural Compute Stick LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ソフトウェア RASPBIAN STRETCH WITH DESKTOP 4.9 Python 3.5.3 pip 9.0.1 TensorFlow 1
Intelは、機械学習やコンピュータビジョン向けの統合SoC（System on Chip）ソリューションを専門とするチップメーカーのMovidiusを近く買収すると発表した。スタンドアロンの仮想現実（VR）ヘッドセットなどの構築に向けて、鍵を握る要素となる可能性がある。 Movidiusが開発した小型チップは、DJIのドローン「Phantom 4」に既に搭載されてその自律飛行を支えている。2016年に入ってからは、同社はレノボとともにVR専用ヘッドセットをまもなく提供すると発表した。 Intelは8月のIntel Developer Forumで、「Project Alloy」と呼ばれる奥行き認識カメラを装備した完全にコードレスのVRヘッドセットを開発する計画を発表した。Movidiusのチップはまさしくこれに合致するように思われる。Project Alloyのリリースは早くても2017
インテル、USB型ディープラーニンング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発表。価格は79ドル : IT速報
Intelは「Movidius Neural Compute Stick」を発表した。ノートPCのUSBポートに挿入すると、人工知能（AI）並みの処理能力を追加できるという。価格は79ドル。 このデバイスは製品開発者や研究者などを対象としており、1秒間に1000億件の数値計算を処理できる一方で、消費電力はわずか1ワットだ。こういったものこそ、ドローンにコンピュータビジョンを持たせたり、掃除ロボットに猫とコーヒーテーブルの違いを教え込んだりしようとしている人にとって有用かもしれない。 Intelは、米国時間7月20日、「Computer Vision and Pattern Recognition」のカンファレンスでこのデバイスを発表した。 https://japan.cnet.com/article/35104570/
「Movidius Neural Compute Stick（Movidius NCS）」は米Intelが2017年7月20日に発売した、安価なDNN（Deep Neural Network、深層学習）アクセラレーターである。注目の人工知能（AI）技術であるDNNが手軽に使えるようになる。 約1万円でDeep Neural Networkを実行可能 USBスティック形状になっており、USB 3.0でパソコンなどに接続して使え、学習済みのDNN推論モデルを高速実行できる。Intel傘下の米Movidiusが開発し、7月21日からハワイで開催された国際学会「CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）」の来場者向けに79.99米ドルで先行販売した。 筆者はこのニュースに興奮していた。というのは、この製品を使えば高性能CPUや専用GPUがない環境でも
[WIP] WSL で Movidius Neural Compute Stick 使いたい - Qiita
Movidius Neural Compute Stick とは Neural Compute Stick ( 以降、NCS ) は、USB で接続するだけで Deep Learning の高負荷演算のリソースとして利用できるという優れもの。Intel® 社製。 Myriad 2 という VPU ( Vision Processing Unit ) を搭載していて、たった 1W で 100 GFLOPS 以上の性能を持つ。( 凄いのかどうかよく分からんが ) NCS を利用できる Library TensorFlow Caffe NCS を利用できる Platform Ubuntu 16.04 Raspberry Pi 3 Model B MacOS ( Ubuntu 16.04 on VirtualBox ) Windows ( Ubuntu 16.04 on VirtualBox )
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処理性能100GFLOPS以上、世界初のUSB型ディープラーニング端末、Intel「Movidius Neural Compute Stick」 - エルミタージュ秋葉原
処理性能100GFLOPS以上、世界初のUSB型ディープラーニング端末、Intel「Movidius Neural Compute Stick」 2017.07.21 10:28 更新 2017.07.20 配信 Intel Corporation（本社：アメリカ カリフォルニア州）は2017年7月20日（現地時間）、世界初のUSB型ディープラーニング端末「Movidius Neural Compute Stick」を発表した。既にグローバル市場向け発売は開始され、市場想定売価は79ドル。 Intelは世界初となるUSB接続のディープラーニング端末「Movidius Neural Compute Stick」を発表した。 プロセッサには消費電力わずか1WのSoC「Myriad 2」を搭載。SHAVE（Stream Hybrid Architectur Vetor Engine）と呼ばれるプ
本製品は製造終了により、販売終了です。後継品はこちら。 USBスティック型のディープラーニング用デバイスです。AIプログラミングの外部演算装置として扱うことができるため、クラウドに頼らず、ローカル環境で画像処理やディープラーニング開発を行うことができるようになります。 本製品は、スマートセキュリティカメラや、ジェスチャーコントロールドローン、産業用のマシンビジョン機器にも搭載されている、低消費電力でハイパフォーマンスのMovidius Vision Processing Unit（Myriad 2）を搭載しています。 ローカル環境で、DNN（Deep Neural Network）の推論アプリケーションのラピッドプロトタイピング、検証、およびデプロイが可能です。また、PC側にMovidius™ Neural Compute SDKをインストールすれば、リアルタイム推論を必要とする低消費電力
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Intelは米国時間7月3日、同社の視覚処理ユニット（VPU）「Intel Movidius」が百度（バイドゥ）のカメラ「Xeye」に搭載されると発表した。Xeyeは人工知能（AI）を活用する、小売業者向けの新製品だ。 またバイドゥは、中国の北京で現地時間7月4日から開催しているAI開発者向けイベント「Baidu Create」で、AIを活用する他のさまざまな製品やサービスにIntelのテクノロジを用いていくと発表した。 Xeyeは「Intel Movidius Myriad 2」VPUと、Baiduの機械学習（ML）アルゴリズムを組み合わせ、人の検出だけでなく物体やジェスチャーの分析を可能にすることで、小売店舗におけるパーソナライズさ
MovidiusNCSのSDKバージョン1.09からTensorFlowがサポートされました。 https://ncsforum.movidius.com/discussion/304/tensorflow-support-for-ncs 今回はTensorFlowモデル（ckpt）をNCSで実行してみたいと思います。 ※基本的にはexamples/tensorflow/inception_v3の内容です なお、自前の学習済みモデルを使用する場合は、”2.TensorFlow→NCS用モデルに変換”からで大丈夫です。 環境 【デスクトップPC】 ・Ubuntu 16.04 ・TensorFlow v1.3 ・MovidiusNCS SDK 1.09 【Raspberry Pi3】 ・Rasbian stretch ・MovidiusNCS SDK 1.09 環境構築は、 Movidius
Intel、ドローンやVR向け“視覚野”SoCのMovidiusを買収 「RealSense」強化へ：GoogleやDJIが採用 米Intelは9月5日（現地時間）、コンピュータビジョンプロセッサを手掛ける米Movidiusを買収すると発表した。買収総額などの詳細は公表されていない。IntelはMovidiusの技術を3D深度センサー技術「RealSense」の向上・強化に活用する。 Movidiusは2005年創業のカリフォルニア州サンマテオに拠点を置く非公開企業。「Vision Processing Unit」（VPU）と呼ぶコンピュータビジョン向けSoCと高度な機械知能（マシンインテリジェンス）アルゴリズムを提供する。同社のVPU「Myriad 2」は、ディープニューラルネットワークをサポートする省エネルギーSoCで、米Google（のProject Tango）や中国DJI（のドロ
Intelは米国時間8月28日、ドローン、仮想現実（VR）ヘッドセット、スマートカメラ、ウェアラブル、ロボットなど、エッジデバイスの処理機能を向上させる次世代VPU「Movidius Myriad X」を発表した。 MovidiusはIntelが2016年9月に買収した子会社で、さまざまなマシンやPC向けの視覚機能を開発している。今回発表されたシステムオンチップ（SoC）製品のMyriad Xは、専用の「Neural Compute Engine」を搭載し、エッジにおけるディープラーニングの推論をサポートする。 オンチップのハードウェアブロックであるNeural Compute Engineは、ディープニューラルネットワーク（DNN）を高速かつ低消費電力で動作させることに特化した設計となっている。Intelによると、このDNNアクセラレータは、DNNの推論において1秒間に1兆回以上の演算を
“3D酔い”を防ぐ高品質な3Dコンテンツを作成――Movidiusの「Myriad 3D」：スマホやタブレットに搭載（1/2 ページ） Movidiusは9月30日、携帯端末向けのビデオプラットフォーム「Myriad 3D」に対応したチップセット「MA1133」を発表し、製品開発者向けのサンプル出荷を開始した。 MA1133は半導体とソフトウェアがセットになっており、メーカーがスマートフォンをはじめとする携帯端末に採用することで、ユーザーは撮影した静止画や動画を3Dに変換できる。720×1280ピクセルのHD動画の3D変換にも対応しており、高品質な3D動画を手軽に作成できる。チップのサイズは8×8ミリ、価格はドルベースで1桁になる予定。同社はスマートフォンのほかに、タブレット端末、デジタルフォトフレーム、ポータブルマルチメディアプレーヤー、ノートPCなどへの搭載を見込んでいる。 なお、My
Movidius Neural Compute Stick Shown to Boost Deep Learning Performance by about 3 Times on Raspberry Pi 3 Board - CNX Software
Movidius Neural Compute Stick Shown to Boost Deep Learning Performance by about 3 Times on Raspberry Pi 3 Board Intel recently launched Movidius Neural Compute Stick (MvNCS)for low power USB based deep learning applications such as object recognition, and after some initial confusions, we could confirm the Neural stick could also be used on ARM based platforms such as the Raspberry Pi 3. Kochi Nak
米Intelは現地時間2016年9月5日、ディープラーニングやコンピュータビジョン向けのSoC（System on a Chip）を開発する米Movidiusに対する買収計画を明らかにした。両社の技術を統合し、ドローンやロボット、仮想現実（VR）ヘッドセットなどの分野に、コンピュータビジョンおよびディープラーニング向けソリューションを提供したいとしている。 Movidiusのビジョンプロセッサは、米Googleの3次元（3D）視覚認識プラットフォーム「Tango」をベースにした第1世代デバイスに搭載されたほか、中国DJIが「Phantom 4」ドローンに採用して衝突回避能力を向上させている（The Vergeの報道）。 Intelは、Movidius買収によって取得する、ディープラーニングや深度処理、ナビゲーション、マッピング、ナチュラルインタラクション向けアルゴリズムを、3Dモーションカ
Setting up the PYNQ-Z1 for the Intel Movidius Neural Compute Stick
Setting up the PYNQ-Z1 for the Intel Movidius Neural Compute Stick The Intel Movidius Neural Compute Stick (NCS) is a neural network computation engine in a USB stick form factor. It’s based on the Myriad-2 chip, referred to by Movidius as a VPU or Visual Processing Unit, basically a processor that was specifically designed to accelerate neural network computations, and with relatively low power r
米Movidius社は、モバイル機器へのディープラーニング機能の取り込み促進を狙って、米Google社と手を組むことになったと発表した。今回の契約の下、GoogleはMovidiusからプロセッサーICとソフトウエア開発環境を調達する。さらに、GoogleはMovidiusのニューラルネットワーク技術の開発に手を貸す。
GoogleはMovidiusの「Myriad 2」ファミリのVPUの強力なチップを使って、「超コンパクト」なフォームファクタで、人間やモノ、文字、音声の認識などのタスクを実行することを計画している。 Googleは、「Project Tango」のコンピュータビジョン分野のパートナーであるMovidiusのチップを使って、「Android」モバイル端末でバッテリを大量に消費することなく、ニューラルコンピュテーションエンジンを動かしたいと考えだ。 新たな契約の下、GoogleとMovidiusはモバイル端末上での機械知能処理の拡大に積極的に取り組み、スマートフォンで、高度な作業をリモートのデータセンターに任せることなく、画像や音声を文脈化できるようにする。 Googleはニューラルネットワークをスマートフォンに詰め込めることを「Google Translate」アプリで既に証明済みだ。この
YoloV2独自学習データ+Movidius Neural Compute Stick+Raspberry Pi による複数動体検知環境の構築 - Qiita
YoloV2独自学習データ+Movidius Neural Compute Stick+Raspberry Pi による複数動体検知環境の構築PythonRaspberryPiDeepLearningYOLOv2Movidius I wrote it in English in the comment section. ◆はじめに Intel Movidius Neural Compute Stick + tinyYoloV2 + Raspberry Pi の環境で独自データセットを使用した複数動体検知にトライする。 学習データの生成にあたっては現実的な学習時間に収めるため、リッチなGPUを搭載した端末がRaspberry Piとは別に必須。 参考までに、Xeon + GPU未利用 64バッチ、10,000イテレーションで27日間必要との試算。 ちなみに、Quadro P2000利用 64
USBスティックでディープラーニングを実現 Intelが新製品「Movidius Neural Compute Stick」をリリース
Intelは2017年7月20日（米国時間）、USBスティック型のディープラーニング推論キット兼AI（Artificial Intelligence：人工知能）学習アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表した。同社によると、USB接続でディープニューラルネットワーク処理のAIアクセラレータ機能を追加できる、世界初の製品だという。 Movidius Neural Compute Stickは製品開発者や研究者、メーカー向けに、AIアプリケーションの開発、チューニング、デプロイの障害を軽減することを目的にした製品で、ディープラーニング推論を行うためのAIアクセラレータをUSB接続で並列追加していける。AIプラットフォーム「Intel Nervana」での人工ニューラルネットワークの訓練、AIやVR（Virtual Reality：仮想現実）、AR（Au
Intel Movidius Neural Network Compute Stick 開発ツール NCSM2450.DK1 | RS
Movidius™のNeural Network Compute Stickにより、高価で大量の電力を消費するスーパーコンピュータを必要とせずに、ディープニューラルネットワーク開発が可能になります。Movidiusスティックが提供する100 Gflopsの演算力により、ディープニューラルネットワークのプロトタイピングとチューニングを簡単に行うことができます。クラウド接続は不要です。USBスティック型なので、ホストPCとの接続が容易です。Myriad-2 VPU（Vision Processing Unit）が搭載されているので、必要な演算性能を備えています。Myriad-2は、12基のVLIW (Very Long Instruction Word)プロセッサにより高効率の並列処理を実現します。並列スケジューリングの処理はプログラムのコンパイル時に行われ、実行時にはプロセッサはこの処理から
RaspberryPi3 (Raspbian Stretch) + Intel Movidius Neural Compute Stick(NCS) + RealSenseD435 + MobileNet-SSD(MobileNetSSD) で高速に物体検出しつつ悟空やモニタまでの距離を測る - Qiita
RaspberryPi3 (Raspbian Stretch) + Intel Movidius Neural Compute Stick(NCS) + RealSenseD435 + MobileNet-SSD(MobileNetSSD) で高速に物体検出しつつ悟空やモニタまでの距離を測るPythonRaspberryPiRealSenseMovidiusMobileNetSSD MobileNet-SSD-RealSense ◆ 前回記事 デプスカメラRealSenseD435で "紫色のイカ" や "オレンジ色の玉ねぎ" を切り取ったり "金髪の人" を追っかけて距離を測る（１） with Ubuntu16.04 デプスカメラRealSenseD435で "紫色のイカ" や "オレンジ色の玉ねぎ" を切り取ったり "金髪の人" を追っかけて距離を測る（２） with Raspberr
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Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Alder Lake Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
Google社が提供する深層学習エンジン TensorFlowがNeural Compute Stickをサポート！ 今回ご紹介するMovidius NCS(Neural Compute Stick)(139-3655)は、低消費端末上で深層学習処理をサポートするUSBスティック型のモジュールだ。これにより、ネットワーク上のエッジにおいてAI、すなわち人工知能処理が可能なる。このコンパクトなUSB3.0デバイスはCaffeフレームワークをサポートしており、これと同じ例を以前の投稿でも確認できる。この時の記事にて、私はNCSについての所見とそのサンプルを提供している。今回は新たに更新されたSDKに一度立ち返り、最近アナウンスがあったTensorFlowのサポートに注目してみようと思う。この”TensorFlow”とはGoogle社が提供する2世代目の機械学習システムだ。 Tensorとは何か
※注意・・・寝不足でうつらうつらしながら書いたので支離滅裂な部分あるかも・・・明日直す。 はじめに 前回は世界で一番はじめにMovidius NCSの記事を書くがために、取り急ぎって感じでサンプルだけ動かしました。実は幾つか問題点がありまして、その修正とサンプルのもう少し細かな動作確認までしようと思います。 前回の課題 下記２つが挙げられます。 ネットワークのコンパイルをラズパイ上で行っている setup.shしているだけで、何をやっているか見えない 本来はサーバマシンなどでネットワークをコンパイルしてからラズパイに送るのが筋となっています。何故ならば、ネットワークのコンパイルにはそれなりのメモリが必要で、ラズパイ上だとAlexNetがコンパイルできません。前回はGoogLeNetのみ確認しましたが、今回はAlexNetも動かします。また、setup.shで何をインストールしているかが不明
静止画や動画の編集などの処理を行うメディア処理プロセサを携帯機器向けに提供するアイルランドMovidius Ltd.は，「Myriad（ミリアッド）プラットフォーム」を発表した。Myriadプラットフォームは，メディア処理プロセサとソフトウエアを組み合わせた製品群の総称。第1弾として，米Google Inc.の携帯電話機向けソフトウエア・プラットフォーム「Android」対応版を開発した。
Movidius で画像認識高速化 for ラズパイ
物体検出をラズパイでも試してみよう こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 Ai coordinator独自のロボットを開発する上で、欠かすことのできない物体検出技術。 ロボットの視覚の機能に当たる部分ですね。 当記事は、ラズパイでも物体検出が... Movidiusはintelが開発したUSB型のDeepLearning用開発ツールです。 「モビディウス」と読むようです。 当記事は、ラズパイ上でMovidiusを使ったリアルタイム画像認識ができるところまでを紹介します。 Movidiusは安価でラズパイの高速化が可能になるDeepLearningツールなので、興味がある方は是非チャレンジしてみて下さい。 Movidiusをインストールする前の注意点として、microSDカードの容量は３２GB以上にしましょう。 １６GBでは領域が足らずにインストールできません。 しかも
周囲の3Dマップを作るGoogleの「Project Tango」に「Myriad 1」プロセサが採用されて、一躍、名前を知られるようになったMovidiusが、Hot Chips 26において第2世代のMyriad 2ビジョンプロセサを発表した。 普通のカメラは、レンズを通して、そのままのイメージを写すだけであるが、Computational Photographyでは、コンピュータによる処理で超高速のオートフォーカスやズームを行ったり、高ダイナミックレンジや非常に暗いところでの撮影などでも綺麗な画像が得られるように処理を行う。さらにVisual Awarenessの段階では、3Dモデリングや室内のナビゲーション、顔などの対象認識などを行う。 単純な撮影の場合は100GB/sのデータで、ビジョンプロセサの性能は500GOPSもあれば良いが、コンピュータビジョンの場合は200GB/s程度の
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ディープラーニング向けのUSBデバイス「Movidius Neural Compute Stick」が店頭入荷実売10,800円、Raspberry Piでも動作
Intel、NVIDIAの牙城を崩す深層学習アクセラレータ「Nervana NNP」を正式発表 ～性能20倍のエッジ推論向け次世代Movidius製品も来年前半投入
Android端末で高度な動画編集が可能に――Movidiusの「Myriadプラットフォーム」
RaspberryPi と Movidius ではじめる OpenVINO 深層学習入門 - Qiita
Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs)
インテル、コンピュータビジョン向けSoCのMovidiusを買収へ--VRに可能性
格安AIスティック「Movidius NCS」速攻レビュー
Movidius Neural Compute Stick--販売終了
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Movidius NCSでTensorFlowモデルを実行する | Workpiles
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“3D酔い”を防ぐ高品質な3Dコンテンツを作成――Movidiusの「Myriad 3D」
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GoogleとMovidiusが手を組み、ディープラーニングをスマホへ
グーグル、次世代端末への機械学習導入でMovidiusと提携
Movidius NCSでTensorFlowを利用してみよう
RaspberryPI3でMovidius NCSのサンプルを少し真面目に動かしてみた - Qiita
携帯機器向けメディア処理プロセサのMovidius社，Android対応版を開発
Hot Chips 26 - Movidius、「Myriad 2」ビジョンプロセサを発表