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| 名稱 | 硬件開發版 | 工具 | 下載鏈接 | 大小 | Checksum |
|---|---|---|---|---|---|
| CNN + RNN 演示 | VCK190 | Vitis AI 2.5 | demo3_cnn_rnn.tar.gz | 7.1 GB | 70dd6d313c04372a1c7fcad81396e698 |
| 點雲 + 多任務 AI 感知 | VCK190 | Vitis AI 2.5 | demo2_1mipi_1multitaskv3_1pointpillars.tar.gz | 1.45 GB | b5411532cf937d02e4ad0dc76f426e64 |
| 4 路 MIPI 輸入 AI 感知 | VCK190 | Vitis AI 2.5 | demo1_4mipi.tar.gz | 709.43 MB | da6574cf59b243ca514a3eb5f05240f4 |
| 麵部識別 | ZCU102 / ZCU104 | Vitis AI 1.3 | face_recog_demo_v1.3.tar.gz | 10 MB | 64ecf87bb4c1c68e5013b52fd5b9053e |
| ADAS 多任務 | 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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| 視頻標題 | 說明 |
|---|---|
| Vitis AI 開發環境介紹 | 介紹 Vitis AI 開發環境，其包括 Vitis AI 開發套件，可用於在 Xilinx 硬件平台（包括邊緣設備和 Alveo 加速卡）上進行人工智能推斷。 |
| Vitis AI 開發環境支持的框架 | 討論對大量通用機器學習框架（如 TensorFlow 和 Pytorch）的支持。 |
| 設置 Vitis AI 開發環境 | 為在雲端或嵌入式器件上開發和運行 AI 推斷應用演示設置主機的步驟。 |
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| 視頻標題 | 說明 |
|---|---|
| 利用 Vitis AI 平台開發 AI 推斷解決方案 | 本課程為嵌入式係統開發人員提供了使用 PetaLinux 工具針對 Xilinx SoC 創建嵌入式 Linux 係統的體驗。（更新於 2020 年 9 月） |
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