一眼扫过几千人,发现站在看台最后一排的你。
人工智能毫无疑问是CES 2019 年的最热门话题之一,在CES2019展会PQ Labs 展位上看到了好玩的黑科技:能够对多达2,000张人脸的视频进行人脸识别的技术。
在6米长的显示墙上播放的 4K视频中,有密密麻麻超过2,000张人脸,检测识别引擎对每一帧画面中出现的人脸进行实时识别和分析,令人印象非常深刻。我们了解到,这项技术来自于 PQ Labs自主研发的MagicNet 技术。
PQ Labs 一直深耕大尺寸触摸交互设备行业,是目前国际市场上最主要的触摸屏供应商之一。近年来开始在人工智能领域发力,此次于CES 2019 展出的 PQ Labs MagicNet 产品便是其在 AI 领域的第一个重量级产品发布。
同时识别2,000张人脸很难嘛?
是的,很难。目前主流的视觉识别技术受到性能的限制,只能处理约 512*512 分辨率的图像,就像看低码流的网络视频一样,画面中的人物都是模糊不清的,自然无法保证识别效果。
在 4096*2160 分辨率下,识别体育馆中的密集人群
PQ Labs MagicNet 可以支持高达 4096*2048 分辨率的视频流解析,这样才能 “看得清” ,同时在检测性能上,也远远超过目前主流性能指标(约200个物体左右),可实时检测超过2,000个物体。
人工智能技术的加速器
“GPU太贵!“几乎是所有人工智能行业从业者的痛点,但是Intel CPU 孱弱的神经网络处理能力让他们不得不采购昂贵且高能耗的GPU芯片。
PQ Labs希望能够通过MagicNet带来一些改变。在实际测试中,异构计算设计的MagicNet能达到NVIDIA Titan X的3.5倍性能,同时由于不需要高功耗的GPU芯片,系统运行的功耗也仅仅相当于NVIDIA 方案三分之一。
AI Model |
Tiny Yolo - Original CPU Only (i7-7700K) |
Tiny Yolo - Intel Optimized CPU Only (i7-7700K) |
Tiny Yolo - NVIDIA Optimized CPU+GPU (i7-7700K + Titan X) |
Tiny Magic Yolo - PQ Labs Optimized CPU Only (i7-7700K) |
Frame Per Second (Multi-Core) |
1.54 |
3.6 |
207 |
718 |
Frame Per Second (Single-Core) |
1.46 |
1.61 |
<0.06 |
292 |
mAP |
57 |
57 |
57 |
57 |
Quantization |
No |
No |
No |
No |
* 表格内比较项目在同样精度下运行同样数据集
“MagicNet 可以帮助企业快速进入人工智能市场,我们希望更多的企业可以参与到人工智能行业中去,共同分享技术革命带来的机会。“ PQ Labs 创始人兼CEO 陆飞向记者表示,MagicNet不仅可以降低用户的首次部署成本,由于其系统运行功耗低,硬件技术成熟,也会有效降低企业的人工智能业务运营成本。
据了解,PQ Labs MagicNet产品很快将要开始进入公测阶段,有兴趣的朋友不妨到 PQ Labs 官网了解下。
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