XC6VSX475T-3FFG1759I

发布时间:2020/11/2

XC6VSX475T-3FFG1759I_XC6VLX550T-2FF1759C导读

因此,该公司仅用不到四个星期便推动这一解决方案从构思到概念验证的飞速进展。依托公司针对端到端解决方案构建的专业知识,您能够在赛灵思平台上借助最快速的概念实现服务,可视化您的构想,大幅加快上市进程。Softnautics
团队一直深耕基于赛灵思 FPGA 的解决方案,在赛灵思技术方面积累了丰富的经验,并深刻理解各种复杂性。

目前已有多种实现方案可供使用,新的实现方案也在研究中。与文档中的脚本相比,自然场景下的检测和识别困难主要源于以下三大差异:。在自然场景进行文本检测和识别时,仍然可能会遇到一系列的艰巨挑战。


XC6VLX365T-3FF1156C

再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。

随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。

再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。

最终,Softnautics
将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测,并使用可靠的数据集对模型进行改进。它使用 N2Cube 软件在处理侧(PS)运行。图像预处理/后处理通过
Vivado 使用 HLS 实现,而 Vitis 的作用是使用连接文本提议网络(CTPN)完成推断。Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI
堆栈并运用该软件提供加速,开发出混合应用,同时实现了 LSTM 功能,通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM
进行有效的序列预测。


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XC6VLX240T-1FF1156I

XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I
XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C
XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I
XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I
XC5VSX50T-2FF665C XC5VSX50T-2FFG665C XC5VSX50T-2FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136I
XC5VSX50T-3FFG1136C XC5VSX50T-2FFG665I XC5VSX50T-2FFG1136C XC5VSX50T-3FF665C
XC5VSX50T-1FFG1136C XC5VSX50T-1FF1136I XC5VSX50T-3FF1136C XC5VSX50T-1FF665I
XC5VSX50T-2FF1136C XC5VSX50T-1FFG1136I XC5VSX50T-1FF665C XC5VSX50T-1FFG665I
XC5VSX35T-2FF665I XC5VSX35T-2FF665C 。

XC6VLX240T-1FF784I XC6VLX195T-2FF1156I
XC6VLX195T-2FF1156C XC6VLX195T-2FF784I XC6VLX195T-2FF784C XC6VLX130T-3FF1156C
XC6VLX130T-2FFG484C XC6VLX195T-3FFG1156C XC6VLX130T-2FFG784I XC6VLX240T-1FF1156C
XC6VLX195T-3FFG784C XC6VLX240T-1FF1759C XC6VLX240T-1FF1156I XC6VLX195T-1FF784C
XC6VLX130T-2FF784I XC6VLX130T-3FFG784C XC6VLX195T-1FF784I XC6VLX130T-2FFG1156C
XC6VLX130T-2FFG784C XC6VLX130T-2FF484I XC6VLX130T-2FFG1156I XC6VLX130T-1FF484I
XC6VLX130T-3FF784C XC6VLX130T-1FFG1156I 。

XC5VLX85-3FFG1153C XC5VLX85-3FFG676C
XC5VLX85T-1FF1136C XC5VLX85T-1FF1136I XC5VLX85-2FFG676I XC5VLX85-2FFG676C
XC5VLX85-3FF676C XC5VLX85-1FF1153I XC5VLX50T-3FFG1136C XC5VLX85-1FFG1153C
XC5VLX85-1FF1153C XC5VLX85-1FF676C XC5VLX85-1FFG1153I XC5VLX85-2FF1153C
XC5VLX85-1FF676I XC5VLX85-1FFG676C XC5VLX85-2FF1153I XC5VLX85-2FFG1153C
XC5VLX85-1FFG676I XC5VLX85-2FF676C XC5VLX85-2FFG1153I XC5VLX85-3FF1153C
XC5VLX85-2FF676I XC5VLX50T-1FF665I XC5VLX50T-1FFG1136C XC5VLX50T-1FFG1136I
XC5VLX50T-1FFG665I 。

XC4VLX200-11FFG1513I XC4VLX200-12FF1513C
XC4VLX200-12FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513I
XC4VLX200-11FF1513C XC4VLX40-10FF1148I XC4VLX25-11FFG668C XC4VLX40-10FF668I
XC4VLX40-10FF1148C XC4VLX25-12FFG668C XC4VLX40-10FF668C XC4VLX25-12SFG363C
XC4VLX25-12FF668C XC4VLX25-11SF363I XC4VLX60-10FF1148I XC4VLX25-11SFG363I
XC4VLX25-11SF363C XC4VLX25-11FF668I XC4VLX25-11SFG363C XC4VLX25-11FFG668I
XC4VLX25-11FF668C XC4VLX160-10FFG1148I 。

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下面分析一下FPGA总功耗的分解情况,以便了解功耗的主要所在。 以Xilinx Spartan-3
XC3S1000
FPGA为例,假定时钟频率为100MHz,翻转率为12.5%,而资源利用率则取多种实际设计基准测试的典型值。FPGA功耗与设计有关,也就是说取决于器件系列、时钟频率、翻转率和资源利用率。

公司优势品牌:XILINX、ALTERA、SAMSUNG 、MICRON、HYNIX、NANYA
、ISSI、INTEL、TI、MAXIM、ADI、POWER、DAVICOM、PLX、CYPRESS、MARVELL、AOS、ON、ST、NXP、IR、FREESCALE、NS、AVAGO、TOSHIBA、DIODES
、RENESAS、
ATMEL、等..优势品牌。赛灵思代理简介历经了十几年的不懈努力,宇航军工半导体有限公司已经与美国、英国、德国、日本、韩国、国内等诸多著名的IC制造商和代理商以及OEM建立了良好的商务关系,代理经销了世界及国内众多著名品牌IC产品,客户遍及全世界。