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米尔FZ3深度学习计算卡免费试用

FZ3 深度学习计算卡是米尔电子推出的一款以 Xilinx XCZU3EG 作为核心的嵌入式智能 AI 开发平台。采用了 Xilinx 最新的基于 16nm 工艺的 Xilinx Zynq UltraScale+ ...了解更多>>

价值:¥1399元提供:5 已申请:29
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百度/米尔 FZ3深度学习计算卡——基于XCZU3EG的百度大脑EdgeBoard加速平台

•基于FPGA可伸缩计算架构,可灵活适配快速迭代的AI网络模型

实测可达1.2TOPS算力,MobileNet可达100FPS,性能强大

与百度大脑工具平台无缝兼容,一站式降低AI应用门槛

•体积小,接口齐全,拓展性佳,轻松嵌入各种智能硬件

•工业级配置,高标准选料与工艺,品质卓越


强大AI计算性能&低功耗

实测性能高达1.2TOPS,为量化裁剪情况下MOBILENET可达100FPS,超过CPU性能20倍,功耗仅5~10W模型未裁剪量化情况下,计算卡性能表现如下:


丰富开发资源与工具平台


性能强、体积小、易适配

基于Xilinx Zynq UltraScale+MPSoC XCZU3EG,4核Cortex-A53+FPGA 2GB/4GB DDR4 SDRAM(64bit,2400MHz)与8GB eMMC的储存组合,体积小、组合完善、适合嵌入各种不同的产品形态


接口&参数

双46PIN 插针BTB连接器提供丰富IO接口


适用于各种形态的智能产品

产品形态包含但不限于:AI抓拍机、计算盒、机器人、智能车等


应用场景广泛

适用于智能安防、工业检测、医疗诊断、无人机巡查、科研、消费、无人驾驶等广泛领域


活动时间

1. 申请报名:2020/10/09-2020/10/31
2. 公布名单:2020/11/02
3. 发货日期:2020/11/03

4. 试用期限:截止至2021年01月05日


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:收到货后试用开始,每周提交一篇试用报告,试用报告要求100%原创,抄袭会被封杀哦;



试用报告要求

试用者收到套件后,进行学习评估,并在嵌入式操作系统论坛发帖记录"米尔FZ3深度学习计算卡"的试用过程,分享试用心得。

经过试用评测学习后,试用者使用"米尔FZ3深度学习计算卡 "并在论坛发帖记录项目过程、心得。

试用报告可分为:项目概述、软件编程、硬件联调、视频效果演示等,要求不少于500字+5张图片。

报告形式:标题格式米尔FZ3深度学习计算免费试用+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(微信:18145813532);
4.若因突发状况,无法继续完成试用,以及收到套件的15天内,若没有更新内容,请主动退还套件至ElecFans(PS:运费自理),方便其他网友继续试用;
5.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;

6.电子发烧友拥有最终解释权!


活动福利

本次试用活动试用报告将会评选出2~3名试用报告内容优秀的试用者,将获赠试用的开发板~!积极产出试用内容的试用者还可获取精美小礼品一份哦~欢迎大家踊跃参与~!

企业介绍

米尔电子是一家专注于ARM嵌入式软硬件开发的高新技术企业。在以客户为中心的指引下,为嵌入式领域客户提供专业的ARM工业控制板、ARM核心板模块、ARM开发工具、充电桩计费控制单元及充电控制板等产品和服务。此外,米尔还可通过涵盖众多 ARM 处理器及操作系统的专业技术提供定制设计解决方案,通过各种服务帮助客户加速产品上市进程。 米尔电子英文简称“MYIR”,即“Make Your Idea Real”。我们的理念是“米尔的成功源于客户的成功,所以我们将竭尽所能,把客户的想法变成现实,帮助客户获得成功!”

他们正在申请

jf_97062285

15:3610-30
申请理由:对无人机发展很感兴趣,好奇我国无人机进一步发展的景象,想制作一个巡检无人机作为对无人机一个深化学习的的切入点。计划方案及成品:机载AI控制系统+无人机全自动机场+云端控制系统,实现无人值守,离线任务规划,远程精细化高频常态自动巡检作业。预计完成时间是在校两个学期。

辉哥a

15:1910-28
申请理由 本人从事软件开发行业已10余年,现自己创业想进入智能家居行业。现想打造一款能远程控制的家用监控小车(机器人),主要针对家用有宠物或老人需要照看而主人又不在家的情况,现目前市面上的监控视频只能固定安放在某一位置,存在盲区。现想做一款可移动的监控机器人,能远程通过手机app实现操控小车移动到想去的位置并且实时看到监控视频。 项目计划 ①硬件评估选型:在成熟的ipc方案上进行扩展,硬件成本是主要考虑因素。 ②硬件方案选定后开始针对该平台自主开发控制软件 ③软件及硬件验证通过后进入产品设计阶段 ④选定工厂生产样品并进行测试 预计成果 能达到项目设计预期目标,解决家庭监控痛点

DL2020

22:3410-27
申请理由:我是军工科研单位的一名深度学习工程师,目前正在寻找一款硬件满足项目中智能识别的需求,感觉米尔FZ3基本满足工程要求,已经在走单位的采购流程了,订阅公众号后发现有试用的活动,想参加一下。 项目描述:项目中需要识别人物,我之前也深度体验了百度的开源框架,感觉不错,在这次项目的方案确定时我也优先选择了这个硬件。 计划自己训练模型,然后再部署到上面去,军工行业,不再细述。 希望能得到这次试用的计划,我一定认真珍惜。 如果拿到板子,我愿意分享开发和调试的过程。

gao1shou

19:4810-27
在家送东西,太爽了

jf_54197222

21:0310-26
理由:服务器价格昂贵且在大量数据集下计算时间长 计划:工地上施工者的危险姿态和违规行为检测。 检测工地上危险环境下是否有工人,比如其中机吊臂下、大型施工机器旁边。 检测项目施工现场是否配备安全员。 检测施工现场人员是否穿戴反光衣和安全帽。

chen000000009

09:1810-24
目前,随着智能交通的发展,对车辆辅助驾驶这块的要求也越来越高,辅助驾驶平台需要能识别周边的车辆,行人,并检测是否存在车道偏离,将相关的信息通过显示屏或者语音提供给驾驶员,以便驾驶员及时做出调整。此外,随着自动驾驶的发展,这种平台未来也是自动驾驶所必须的。 米尔FZ3深度学习计算卡具备较强的算力,百度目前在大力推广的开源深度学习平台PaddlePaddle可以部署到这种计算卡上面,使用专用的IP核加速深度学习算法的运行,进行大规模物体识别需要这种深度学习平台的支持,而百度的PaddlePaddle易用性较好,可以快速部署模型,包括yolov3等,不需要关注底层的实现。 另外,米尔FZ3深度学习计算卡具备的双核A9,可以支持Linux系统,并运行QT等界面,这一部分与传统嵌入式平台开发流程大体相似。 研究计划 1、了解硬件构成,并部署xilinx的开发环境,实现ARM端和FPGA端的基本程序开发 2、移植百度PaddlePaddle平台到计算卡上面,参考百度官方的移植流程,FPGA端的算力用于加速这个平台的运算 3、在ARM端部署Linux+QT的环境,实现基本的UI界面,并实现IPC摄像头(通过以太网口)或UVC摄像头(通过USB口)的接入 4、实现PaddlePaddle对视频流进行分析识别,计划使用yolov3 5、同步撰写相关文档供后续产品开发参考

曾祥太

19:3310-23
机械臂控制

哲哲哲

19:1010-23
使用c++实现yolov4模型的推断过程,期间对模型进行裁剪。将代码向hls移植,打包ip核。在vivado创建blockdesign使用dma并调整时序和频率。软件方面常用pynq python作为前端照片预处理工作通过python实现,全连接通过c++实现编译动态链接库调用。本人已有yolov2移植pynqz2成功的经验

jf_02990350

18:0210-23
1.采用AI模型训练,检测电路板上的插件是否安装正确,代替人工,提高质检效率。计划以价格低的优势,广泛用于电路工厂。

jf_16894503

17:4910-23
1、机房巡检机器人 2、配电房巡检机器人
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MR混合现实眼镜的项目筹备(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。

ACE_D

14:0410-22
本人项目经历十分丰富,曾参与2019全国大学生智能汽车竞赛室外光电项目运用激光雷达进行避障,2019全国大学生电子设计大赛无线充电寻迹小车,2020全国大学生智能汽车竞赛百度paddlepaddle赛项通过红绿灯识别以及行人识别综合排名进入前100进入复赛,7月-8月参与xilinx暑期学校并但当b07班助教并成为优秀学员,个人会c,python,verilog hdl等语言对于fpga十分感兴趣,尤其是在今年智能汽车大赛期间有使用百度的车模用的就是百度大脑zynq ultrascale+架构的fpga进行开发,本人目前也在致力于鸿蒙操作系统的研究以及推广,正在测评鸿蒙AI Camera,希望能为国产设备增添一份力量,最后,希望我的申请能予以通过谢谢! 申请本开发板的目的是希望继续进行基于zynq ultrascale+的开发并继续实现先前在今年百度paddlepaddle大赛中未完成的项目,由于今年百度paddlepaddle大赛提供的硬件没那么牢固,在比赛过程中不断损坏,耽误了开发时间很可惜,今年未完赛,我也很不甘心,正巧米尔科技有开发板评测的活动故希望完成今年比赛未完成的任务。计划首先通过将镜像刷入tf卡中并在fpga中构建linux的操作环境作为上位机进行使用并在其中安装paddlepaddle等工具,并结合aistudio平台训练数据,从而实现目标识别,红绿灯行人等的识别项目,以及车道线检测等等的工程,实现初步的ADAS工程。最后,希望我的申请能予以通过谢谢!
申请理由 本人所在团队研究领域涉及图像识别、语义识别以及基于深度学习的信号处理等方面。目前,本团队正在推进的几个项目都需要用到边缘计算硬件设备,在了解米尔FZ3深度学习计算卡的各方面性能后,故提出申请试用,若申请成功并适合项目,则所有的项目都将使用米尔FZ3深度学习计算卡。 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项目的算法设计以及硬件适配方案设定 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

emperorclimax

21:0610-21
我司是西安天圆光电科技有限公司,专门飞行器及固定站式光电类产品。近期需要一个图像跟踪器。大概需求如下,相机输入为.H254协议的MiniDP接口1080P的微光相机,需要一款后级可以处理对图像进行处理的嵌入式系统。系统功能包括可以跑Linux操作系统,可以跑openGL或openVC,能够对图像中的单点目标或多点目标进行视频跟踪。跟踪精度为±5%,需要能够添加OSD数据,最终由网口进行输出,最终传输给计算机端。看过咱们的米尔FZ3深度学习计算卡,不知道能不能满足图像方面深度学习的需求。 项目计划: 一,1年内完成,本人做嵌入式多年,有丰富的嵌入式开发经验。但有关图像处理,跟踪等相关知识还在学习,也在找寻有关能够满足设计的开发板。 二,项目会根据工作进度持续完善,迭代。 三,如果有机会,可将非公司盈利的源码进行开源。 预计成果: 一,1年内完成模块化研发工作。 二,在发烧友平台分享研发经验及部分源码。 三,测试米尔FZ3深度学习计算卡的相关性能,给产品提供工程化的设计提升

d05628

10:2110-21
申请理由 本人从事创客教育多年,曾设计过类似学生创客实验套件的开发,对计算机人工智能,学生创客实验有深入的学习和探索。想寻找更合适学生创客制作的项目和相关硬件。 项目计划 ①根据文档,对套件快速入门 ②通过学习硬件的的软件和系统,了解实际应用案例,熟悉开发过程 ③基于本套硬件开发相关教材。 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

260539160

15:5010-19
试用计划:之前做完一款智能家居控制系统,用在自己房间 1,实现语音控制, 2、实现于智能家居控制系统集成 3、实现控制电器设备 4、实现人物识别 5、预计能够完成一款个性化得DIY家居控制器 6、提交试用报告,分享使用心得,

liujing1232

12:3910-18
申请理由 本人主要研究FPGA实时视频图像处理以及加速深度学习相关应用,设计过基于Zynq平台的CNN加速系统,主要应用于目标的实时识别,现要将该系统应用某公司产品,需要更为复杂的功能和实时性,因此希望借助米尔FZ3深度学习计算卡完善该项系统,并实现更为符合生产需求的识别系统。 项目计划 ①根据文档,对米尔FZ3深度学习计算卡快速入门 ②通过学习米尔FZ3深度学习计算卡硬件和系统,熟悉其开发过程 ③掌握自定义深度学习的开发流程,将其应用自身项目系统 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

jf_40611075

12:1710-16
该项目模拟人行走训练,依赖深度学习算法完成机器人保持平衡或者简单行走的目标

yrj123

07:3410-16
通过摄像头、热红外传感器实现管网的图像采集,基于开发板开发AI算法,对图像进行智慧分析,检查管网存在的问题。

Amor_bdd

02:5110-16
申请理由 本人是重庆电子工程职业学院微电子专业学生,曾独立设计过智能循迹避障小车,2020年ti杯全国大学生电子设计大赛重庆赛区F题人脸识别参赛选手,对计算机视觉、机器视觉、图像分类,对基于嵌入式平台边缘计算技术有一定的研究和探索。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的项目实施方案 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 通过手机APP指定地点,小车能够自动计算出行驶路径,并在行驶过程中识别交通信号规避障碍 分享项目的开展,实施,结果过程,展示项目结果

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