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大联大世平Intel®神经计算棒NCS2免费试用

NCS2是英特尔深度学习推理开发模块。简易的USB接口,可以搭配其他处理器来处理深度学习运算,其效能比上一代快8倍! ...了解更多>>

价值:¥440元提供:10 已申请:32
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大联大世平Intel®神经计算棒NCS2

开发板简介

英特尔NCS2构建于最新的Intel® Movidius Myraid X VPU,其内部提供的神经计算引擎是专门用于深度神经网络推理的硬件加速器。精简多功能性的原型设计、简化跨平台电脑视觉解决方案开发、借助模型优化器提高性能、支持Caffe及Tensorflow框架、提供预训练模型。英特尔NCS2具备更多的计算内核,并且获得OpenVINO工具套件支持。  Intel® 神经计算模块 2 (Intel® NCS 2) 是英特尔的最新的深度,学习推理开发工具包。一起打包在经济实惠的USB碟板型,Intel® NCS 2 搭载我们最新的 VPU (愿景处理单元) – Intel® Movidius™ MYRIAD X,其中包括了神经网络加速器被称为神经计算引擎。藉助 16 颗同步内核和专用的硬件神经网络加速器。和上一代相比, NCS 2 提供高达 8 倍的性能提升。


场景应用图


展示板照片



案方块图


核心技术优势

1.神经网络的更多硬体加速

Intel® 神经计算模块 2 (Intel® NCS 2) 是英特尔的最新的深度,学习推理开发工具包。一起打包在经济实惠的 U 盘板型,这是 Intel® NCS 2 搭载我们最新的 VPU (愿景处理单元) – Intel® Movidius™ 无数种 X,其中包括片上神经网络加速器被称为神经计算引擎。藉助 16 功效内核和专用的硬件神经网络加速器,这是 NCS 2 提供高达 8 倍的性能提升+相比上一代。

2.软件工具,以加快深度学习推理

英特尔发布的 OpenVINO 工具包是默认的软件开发 kit¹ 优化性能、 集成深度学习推理和运行深度神经网络 (DNN) 在 Intel® Movidius™ 愿景处理单元 (VPU)。(上一代,开发人员使用 Intel® Movidius NCS SDK)。此工具包支持广泛的神经网络,并跨 NCS 2 硬件,不仅能一系列英特尔愿景的加速器解决方案简化部署2.在撰写本文时,此工具套件可支持 20 多个预先经过培训的模式涵盖了图像分类、 物体侦测和图像分割。

3.可在一个平台上开发、多方位部署

您可以藉助一种中间的表示形式 (IR) 格式,开发和测试的一种类型的处理器,如 CPU、 神经网络和部署相同型号的处理单元 (CPU、 GPU/英特尔® 处理器显卡、 VPU) FPGA Intel® 处理器等一系列或甚至可以部署不同 (拆分模型) 跨两个处理器。

4.IR 概念可让您能够运行模式使用多个框架构建。

5.灵活性支持多个框架、 交换格式 如 TensorFlow™, Caffe *,和 MXNet *,以及其他交换格式,如 ONNX *。


方案规格

§ 专用神经计算引擎

§ 16个高性能SHAVE核心

§ 支持4K的增强型ISP

§ 新的视觉加速器


如有开发板相关问题,可以到技术知识共享平台大大通】专区提问,近1,000位技术大牛在线实时解答您的问题。


活动时间

1. 申请报名:2020/05/192020/06/21

2. 公布名单:2020/06/29

3. 发货日期:2019/06/30(以实际为准)

4. 试用期限:2020/07/032020/08/31


活动流程

1. 申请:点击免费申请按钮即可报名。请认真填写申请理由,展现有创意的试用计划和网络影响力,尽快完善论坛个人信息,这样可以大大提高申请通过几率哦~

2. 筛选:网站根据申请者填写的试用计划和论坛活跃度两个维度进行筛选;

3. 名单公布:试用名单将在活动页公布;

4. 试用通知:名单公布后工作人员将以短信或电话的方式通知申请成功者,2天不回复算弃权;

5. 产品寄送:联系到试用者双方确认试用规则后,将产品快递给试用者;

6. 试用报告:收到开发板之日起,在试用时间内,必须完成不少于两篇评测,试用报告要求100%原创,抄袭会被封杀哦;

7. 报告奖励:

最佳应用奖(仅1名):用本开发板产出应用且综合评分最高的用户,将奖励RMB 1,000元京东e卡(需将报告上架大大通,若为台湾用户入选,即赠送等值电子礼券
优质报告奖(本期总8名):从本期4个开发板的试用报告中共评选出8份优质报告,各奖励RMB 500元京东e卡(需将报告上架大大通,若为台湾用户入选,即赠送等值电子礼券


试用报告要求

试用者收到套件后,进行学习评估,并在大大通开发板评测专区发经验帖记录大联大世平Intel®神经计算棒NCS2试用过程、分享试用心得。内容可以包括:

1. 开箱评测(从功能特性、系统框图、硬件资源、做工、软件资源、功能演示等方面评测);
2. 各个功能模块使用过后的评测;
3. 连载的入门教程或者说明;
4. 得意的小经验;
5. 完成小项目流程等.....
试用报告形式:标题格式【大联大世平Intel®神经计算棒NCS2试用体验】+自拟标题


注意事项

1.本次试用不进行拉票环节;

2.不按照要求完成试用者一经查实将拉黑处理;

3.有问题请联系电子发烧友工作人员(qq3353671470,微信:elecfans886);

4.活动过程中,套件所有权归ElecFans,试用者只拥有套件使用权; 若在使用过程中出现恶意损坏开发套件的行为,请原价赔偿;

5.试用报告的知识产权属于试用者,但试用者同意授权主办方可在活动期间及之后任何时间,免费使用试用报告在包括但不限于网站、平面杂志等媒体进行公开宣传的权利;

6.本期试用的最终解释权归大联大控股行销企划服务处和电子发烧友所有!

企业介绍

大联大控股是半导体元器件分销商,总部位于台北,旗下拥有世平、品佳、诠鼎及友尚,员工人数约5,000人,代理产品供货商超过250家,全球约104个分销据点。大联大开创产业控股平台,专注于国际化营运规模与在地化弹性,长期深耕亚太市场,以「产业首选·通路标杆」为愿景,全面推行「团队、诚信、专业、效能」之核心价值观,连续19年蝉联「全球分销商卓越表现奖」肯定。

他们正在申请

IC爬虫

17:1405-28
1.在目前的视频会议PTZ相机使用的处理器一般性能都比较一般,如果想在这样的平台自带的处理器用来实现目标跟踪算法压力是比较大的;我曾经使用海思带有NNIE的处理器实现过这样的跟踪的算法,这个NNIE npu和Intel的计算棒是类似的。 我希望将申请到的计算板用于以上的目标跟踪应用中,降低目前方案的成本; 2.计划: a.测试计算棒的整体性能,主要是测试其提供的例程 b.将目标跟踪算法移植到计算棒中,主要是量化等的工作 c.将计算棒接入到目前的RK3399的平台事项PTZ相机的控制,最终实现视频会议中目标跟踪算法

YoungerM

16:3305-28
项目为学校与外面公司合作项目,已经推出第一套产品投入到教学中,希望能通过该产品继续升级

tobot

02:0705-28
申请理由 在武汉疫情期间,政府呼吁人们要尽可能在避免身体接触。公司原本的指纹打卡机基本上就已经废弃了,去年引入的人脸识别打卡根本无法区分口罩下的面孔。在这种情况下,我想到可以新开发一套带着口罩的人脸识别系统,借助现有的面孔数据库,仅仅识别眼睛部分作为员工的区分。 本人在图像识别领域已有2年左右的经验,能熟练使用tensorflow,之前开发过指令动作识别系统。 项目计划 1、使用两周左右时间熟悉NCS2神经计算棒。计划此时提交一篇试用报告。 2、购置或借用配套硬件(如嵌入式板卡、摄像头,考虑使用目前手边有的树莓派、香蕉派或联想的P710板),如有可能,尝试拆一个外购的视频打卡机,看看能否借用现有硬件。 3、编写项目开发计划,准备素材库。 4、项目开发和调试。记录开发调试心得,提交一篇试用报告。 5、完成项目开发后,小规模试用,将试用情况和改进方向再提一篇试用报告。 预计成果 1、从现有人物素材库识别出面部特征值。 2、将现有面部特征值中的鼻、嘴等隐去(可考虑输出一个不包含鼻、嘴的图像作为中间成果)。 3、开发出一个可识别口罩下人物的系统,并得到实际应用。 4、开源代码并共享开发心得。

沧海一粟桑田

19:5605-27
新计算技术的新突破

刘新宇12378

17:2905-27
本人作为一名NLP算法工程师,目前在北京腾讯工作,希望能申请到此计算棒,然后在CV和NLP两个领域测试,并给我的同学及学弟学妹推广,一直在使用显卡计算,但在树莓派和一些嵌入式设备上没用GPU的嵌入式做一些基本的神经网络计算都可能困难,期待尝试一下这个计算棒,如果我能申请成功,我会把使用效果介绍给论坛的各位大佬以及我大学实验室的老师同学们,还可以向我们微信团队小组同学推广

wormor

11:0305-27
申请理由 本人在机器学习领域有五年多的学习和开发经验,曾设计过工业电子元件自动识别。想借助发烧友论坛和大联大世平Intel®神经计算棒NCS2完善该项目的开源设计。 项目计划 ①根据文档,对大联大世平Intel®神经计算棒NCS2快速入门 ②通过学习大联大世平Intel®神经计算棒NCS2的软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 ③基于大联大世平Intel®神经计算棒NCS2的MR混合现实人工智能硬件检测平台搭建(分析软硬件需求) ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果

ilorhy

10:2005-27
申请理由 本人在指纹、人脸算法领域有五年以上的开发经验,曾任职于国内某知名人脸公司算法部门,现在国内某知名指纹识别控制器公司算法部门任职。产品主要针对于消费电子端的外围智能sensor的实现,本人对国内的指纹、人脸算法领域的图像处理、图像识别、神经网络、算法加速了解并熟悉。通过神经计算棒想验证目前工作上的一些想法。 项目计划 ①根据文档、掌握使用方法 ②进行足内头脑风暴,将目前的工作与开发板进行创意联想 ③制定开发计划 ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享、如意义重大则进行市场验证 预计成果 1 应用demo 2 开发经验 3 产品

JimmyLiou

09:1905-26
申請Intel®神经计算棒NCS2免费试用 申请理由 我們團隊在物聯網產品開發已經三年多,原本DataWise公司是在資料分析、大數據及人工智能都有經驗,現在的項目FunGrowBox需要開發對植物成長的影像辨識與環境分析,需要藉助Intel®神经计算棒NCS2開發對應的人工智能。 项目计划 ①根据文档,建置計算棒與FunGrowBox的整合開發環境。 ②學習計算棒的AI模型建構的開發流程。 ③開發FunGrowBox與計算棒的溝通介面 ④開發FunGrowBox所需的AI智能模型。 ⑤AI模型佈署、測試。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果

freddy282859

13:5605-25
申請理由 智能警衛使用樹莓派連接攝影機來取得影像,透過Intel®神經運算棒2運算棒進行邊緣化運算,以解省運算成本,最後再利用演算法來判斷物品及人,以及判斷是否有人跌到,最後再以人機介面的方式供使用者查看,透過人機介面來快速檢索。 項目計畫 1.根據文檔,對Intel®神經運算棒2執行邊緣化運算。 2.通過學習Intel®神經運算棒2相關API,以及理解其運作原理及實際使用案例,進而熟悉其開發流程。 3.基於Intel®神經運算棒2進行神經網路邊緣運算的項目籌備(分析神經網路架構等等......)。 4.項目開展,按時間計畫實施。 5.神經網路調整,優化,並且分享。 預計成果 神經網路的邊緣化運算,實施,結果過程,展示項目成果。

jf_29841642

09:1705-25
想用下看好不好用

jf_73011290

20:1505-23
计算机软件

QQSD

09:5005-23
项目计划:基于Keras深度学习训练神经网络模型应用于电力用户行为聚类。 项目意义:传统的电力系统中没有进行电力资源的生产和消费进行协调管理,这使得电力资源的利用率大打折扣。所以人们提出了采用大数据技术将用户用电数据和用户的用电模式进行相关联,便于有关电力调度部门制定更加合理的电价和相关的调度策略,从而提高电力资源的利用率和客户的满意度。 试用计划 ①神经计算棒开箱,神经计算棒资源介绍与熟悉; ②通过学习神经计算棒,了解实际应用案例,熟悉开发过程; ③编写程序装载神经计算棒进行提速测试; ④使用Keras开发神经网络模型,并对模型进行训练,使用神经计算棒进行提速。 ⑤项目完成 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果

gao1shou

10:2905-22
为了加速CAD开发,申请,计划三个月完成!

越今朝00

23:4705-21
申请理由 本团队在汽车领域有多年的学习和研究经验,曾做过类似汽车行驶状态评估项目,参与国内相关企业的项目,对该领域有过深入的学习和探索。想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设计。 项目计划 ①根据文档,对LattePanda快速入门 ②通过学习LattePanda的软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 ③基于LattePanda的汽车电子系统混合现实眼镜的项目筹备 ④项目开展,按时间计划实施。 ⑤项目调试,优化,分享。 预计成果 实物成果。通过行驶状态预测为智能驾驶系统实现高速动态调控。

20180117

21:2405-21
申请理由: 本人有近两年的神经网络与汽车专业的学习经历,创造性的用神经网络预测了汽车油耗工况曲线,为燃油经济性的改善提供了一定的理论基础。 项目计划: 首先根据文档入门 通过运行状态确定的应用,掌握开发流程 调试与分析

脑电流

19:0005-21
申请理由:我们团队主要负责移动机器人视觉和5G网关盒子的图像处理应用,所以要考虑ARM端实现图像深度模型处理。作为5G云盒的控制和AI视觉处理,现计划选择tb-rk3399proD平台,其包神经网络处理器rk1808,开发方式基于rknn开发框架。而Intel®神经计算棒NCS2升级以后,具备更多的计算内核,并且获得OpenVINO工具套件支持,这是值得期待和测试的。我们通过比较不同加速计算棒带来的结果,改进产品的设计方案。 项目名称:基于tb-rk3399proD多路webcam物体检测系统 项目计划:我们已经熟悉了rknn开发套件,可以实现webcam的yolov3或者yolov3-tiny物体检测。yolov3-tiny开启多线程以后可以达到30fps。我们将使用Intel®神经计算棒NCS2实现类似的功能。 第一阶段:熟悉 Intel® Movidius™ 愿景处理单元 (VPU)和openvino开发套件,进行简单的功能测试,比如图像分类。 第二阶段:训练和测试yolov3和yolov3-tiny,实现物体检测,接入webcam。 第三阶段:接入三路webcam,第一路使用板载npu,第二路使用tb-rk1808s0,前面两路都是用rknn套件开发,第三路使用Intel®神经计算棒NCS2加速物体检测,通过qt或者opencv输出实时视频界面。 第四阶段:总结文档和比较,通过实验结果,记录物体检测速度和精度。 预计成果:输出开发步骤,比较结果和心得。

Resnick

17:5805-21
申请理由 本人在芯片有5年开发经验,曾经参与过公司cnna芯片设计项目,并且负责其中的算法部分。这次公司的VSLAM项目,想借助烧友论坛和LattePanda平台验证该项目的算法 项目计划 1.根据文档快速入门 2.项目开展,按时间计划实施。 3.项目调试,优化,分享。 预计成果 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果

sammy1002

17:3705-21
申请理由 本人在AI 领域有三年多的学习和开发经验,曾设计过类似AI 應用之 people counting,对计算机图像标定技术,图像识别,基于标识的跟踪注册技术有过深入的学习和探索。想借助发烧友论坛和LattePanda平台完善该项目的开源设计。

Shawgen_Lee

16:5805-21
在目前传统制衣设备故障诊断的方案中,对于负责控制的制衣设备控制器电液转换部件的检修维护都是通过工厂定期例行的停机检修来进行的,通过制衣设备本身的控制系统虽能获取少量的故障信息,但是信息量仍显不足,通常情况下需要有经验的工厂检修人员在检修期间前往机械所在地进行实地检查分析电液阀门的工况,从而判断部件是否能够正常工作,阀门控制卡件各种状态是否正常。 在工厂执行这种检修任务都需要遵守严格的规程,在大型成衣设备中为了确诊某项技术故障需要进行停机操作,而启停机造成的燃料费用的浪费一次就可能达到数万。同时培养一支专业的工厂制衣设备维护队伍也是需要长时间的锻炼才能游刃有余地服务于工厂,涉及电气液压控制以及机械等多个学科,所以通过现场分析判断出转换部件是否可靠具有较高的技术门槛。作为系统的执行部件,通过控制卡件向系统反馈故障信息,但控制系统只选取相对关键的数据参与故障判断,而实际上反应部件开始老化,性能衰退的数据在很早一个阶段就开始显现,这部分数据相对冗余且不易分析,并不会直接提供给系统。 因此对电液转换部件的寿命管理更多的是依靠专业人员的介入和分析,同时辅以系统提供的数据加以分析,远远没有达到系统对部件寿命自我管理维护的程度。 由于近几年物联网无线技术的发展以及国家相关标准的完善(GB 9254-2008,GB 4824-2013),无线技术应用渗透到各个领域,为工厂中的实际需求应用提供了新契机,智慧工厂的概念应运而生。我司常年深耕于工厂控制设备领域,对电液控制系统有着深刻的理解,结合多年科研工程经验,能够对电液转换部件的寿命提供专家级的分析和建议,因此结合无线技术推出了全新的智慧工厂产品。 神经计算棒NCS2有利于在蓝牙采集后终端设备中的高级算法应用,对于该项目设计非常有利。参赛计划如下: 第一章 前言: 由于近几年物联网无线技术的发展以及国家相关标准的完善(GB 9254-2008,GB 4824-2013),无线技术应用渗透到各个领域,为工厂中的实际需求应用提供了新契机,智慧工厂的概念应运而生。我司常年深耕于工厂控制设备领域,对电液控制系统有着深刻的理解,结合多年科研工程经验,能够对电液转换部件的寿命提供专家级的分析和建议,因此结合无线技术推出了全新的智慧工厂产品。 该设备以信号采集为基础,结合电液转换部件的知识理解,通过无线传输的方式为用户提供智能化诊断结果和专家级部件寿命管理建议,更好地指导工厂的生产维护和运营。 第二章 原理 在原理上,在装置产品实现方面,主要在两个地方进行数据的处理。其中一处是数据收集模件上,此处主要完成常见故障的判断策略,以及进行FFT运算获取部分数据的频谱信息,同时完成数据的压缩处理。另一处则是对数据更为高级的算法处理,数据收集模件通过网络方式将上传到寿命管理的产品数据库,完成数据的模式识别分类,提取更深层次的信息内容,同时完善并训练库内数据,通过计算得出参考分析和建议。但由于样本数据训练的不完善性,我们在后台端也提供了人工修正建议,该功能即可修正机器参考建议,同时在后台AI中也是数据训练的一个参量。 第三章 结构 该设备系统的结构其主要由电液转换部件,伺服无线诊断模块,移动终端和服务器端四个部分组成,整个设备集成有如下功能: (1) 电液转换部件; (2) 信号数据采集; (3) 数据存储; (4) 神经网络故障判断; (5) 实时时间戳; (6) 云端数据库; (7) BLE(Bluetooth Low Energy)无线网络;(8) 移动终端数据显示; 在设备应用中,无线诊断装置采集电液转换部件的数据,通过卡件内部处理,上发数据到移动终端(平板,智能手机),再由工厂通过巡检规程定期将采集数据上传到制定的服务器端。 服务器端搜集数据存储后会定期启动设计好的神经网络算法对已有数据进行训练,定期优化训练参数改进智能故障判断策略,定期发布优化后的故障判断参数。 各工厂用户可通过移动终端下载训练参数,通过设备维护的方法将训练后的参数下载到电液转换模块。模块通过故障判断参数改变就地故障判断策略,最终通过BLE无线网络发送给工厂用户,指导生产运维。 第四章 实现目标 其一,装置运用人工神经网络技术,对电液转换部件实现了实时故障诊断,形成了一套完善地工厂伺服电液转换部件智能故障诊断方案,具有独创性和产品化推广的能力; 其二,将无线蓝牙技术应用到制衣设备系统电液转换部件的寿命分析和故障诊断中,减少了运营检修人员工作量,节省劳动力,提供实时的设备状态分析; 其三,结合工厂运营模式构建了数据采集和人工神经3层网络训练的方法; 其四,开发了独立专有无线故障诊断模块,整合公司在系统领域的工程经验,设计了方便可行的资源消耗极小的数据存储方式和实时时间戳,提供严谨有效的工业数据; 其五,通过无线Mesh网络在多电液转换部件上的应用解决了在伺服独立部件之间无法通信的问题,减少空间影响,安装便捷; 其六,终端设备移动互联网在工业无线诊断中的应用,体现了产品信息的可视化和便捷性。

joeylin248

16:2105-21
申請理由: 在傳統KIOSK的既有攝像頭上,增加AI效能, 驗證 神經運算棒 在各個年齡,性別模型上的效能。 項目計畫: 1. 安裝並使用INTEL OpenVino 2. Convert Keras SSR-Net to Intel OpenVino IR format 3. 比較NV jetson平台的Bench Mark 預計成果: 分享項目開發,實施,結果過程,展示成果

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