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| 名称 | 硬件开发版 | 工具 | 下载链接 | 大小 | Checksum |
|---|---|---|---|---|---|
| CNN + RNN 演示 | VCK190 | Vitis AI 2.5 | demo3_cnn_rnn.tar.gz | 7.1 GB | 70dd6d313c04372a1c7fcad81396e698 |
| 点云 + 多任务 AI 感知 | VCK190 | Vitis AI 2.5 | demo2_1mipi_1multitaskv3_1pointpillars.tar.gz | 1.45 GB | b5411532cf937d02e4ad0dc76f426e64 |
| 4 路 MIPI 输入 AI 感知 | VCK190 | Vitis AI 2.5 | demo1_4mipi.tar.gz | 709.43 MB | da6574cf59b243ca514a3eb5f05240f4 |
| 面部识别 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | face_recog_demo_v1.3.tar.gz | 10 MB | 64ecf87bb4c1c68e5013b52fd5b9053e |
| ADAS 多任务 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | multi-task-adas-demo-v1.3.tar.gz | 240 MB | f80abb08c4fcac9f316eb7247b87e5f1 |
| Versal ADAS 演示 | VCK190 | Vitis AI 1.4 | versal-demo-6channels-adas-pose-update.tar.gz | 241 MB | eaf0d4bda907dcb655584014fd3d6a81 |
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使用 Vitis AI 平台开发 AI 推断解决方案
| 视频标题 | 说明 |
|---|---|
| Vitis AI 开发环境介绍 | 介绍 Vitis AI 开发环境，其包括 Vitis AI 开发套件，可用于在 Xilinx 硬件平台（包括边缘设备和 Alveo 加速卡）上进行人工智能推断。 |
| Vitis AI 开发环境支持的框架 | 讨论对大量通用机器学习框架（如 TensorFlow 和 Pytorch）的支持。 |
| 设置 Vitis AI 开发环境 | 为在云端或嵌入式器件上开发和运行 AI 推断应用演示设置主机的步骤。 |
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| 视频标题 | 说明 |
|---|---|
| 利用 Vitis AI 平台开发 AI 推断解决方案 | 本课程为嵌入式系统开发人员提供了使用 PetaLinux 工具针对 Xilinx SoC 创建嵌入式 Linux 系统的体验。（更新于 2020 年 9 月） |
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