从事FPGA工作 6年以上,xilinx,altera,安路,紫光的器件软件都很熟悉。各类IP ,算法和普通功能完成。
视频处理器的部分功能,LED行业的驱动芯片, 完成梯度成型算法,常用的pll等自然都经常使用。国产芯片安路的,紫光的都使用过1--2年。完成各类接口驱动等。
深度学习参加过华为mindspore的各类培训,修改过2个mindspore的程序,参与过modelArts线上部署。最后发现关于mindspore资源太少。换用tensorflow。使用小样本学习方法完成手势识别功能。搭载树莓派liunx系统使用。目前转头tensorflow lite压缩使用。
FPGA 6-7年了。 xilinx,altera,安路,紫光的器件软件都很熟悉。各类IP ,算法和普通功能完成。相对来说完成的内容比较传统。并不涉及高速等极端环境。
深度学习tensorflow。 小样本学习完成手势识别。
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手势识别在人工智能领域不算什么特别的功能。完全属于图片识别领域。卷积神经网络熟悉的人都可以很容易完成。 我这里的突破点在于是小样本学习法完成的。我仅仅使用了个人数据来完成识别,并没有大面积手机训练数据。
这个是早起的作品了。FPGA完成的。 1,用MATLAB对图像进行分析。 2,用matlab来模拟算法来检测亮点。 3,用matlab来自己写可以被FPGA实现的算法来完成检测。 4,在用FPGA进行编写程序实现功能。