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東芝の画像認識チップ Visconti チップのその後

先に東芝の画像認識チップ Visconti はどうなるという記事を書いた。その後のVisicontiのチップの記事を見つけたので、その記事への紹介とを書く。

東芝の車載用画像認識プロセッサーの次期製品「Visconti 5」、高速・低消費電力を実現した技術



上記記事中の構成図

DNN搭載Visconti 5を19年9月からサンプル出荷へ



上記 記事から引用

Toshiba 画像認識プロセッサ Visconti™

この記事を執筆時点では、このページにVisconti5 の情報が書かれていない。

Toshiba ニュースリリース車載向け画像認識AIプロセッサ「Visconti™5」のDNNハードウェアIPを開発


  • Affine変換などのアクセラレータを持つことは従来と同じ。

  • CoHOG特徴量を使った歩行者検出のための枠組みは残っている(ただ積極的に前面にだすことはしていないようだ)。

  • 「DNN(Deep Neural Network)」アクセラレータが入っている。

深層学習のアクセラレータは、各社とも力を入れている分野である。

車載分野に特化した時に、十分に使い勝手のよいチップとなるのかどうか、

詳しい技術情報を知りたいところである。


  • DNNの入力画像サイスがいくらなのか?

  • DNN での処理のスループットとレイテンシはいくらなのか?

  • DNNで識別できるオブジェクトの数はいくらなのか?

  • サンプルリファレンスとして提供されるはずの一般物体認識の学習済みデータはどんなのが用意されるのか?

より詳細な情報が早く明らかになることを期待したい。

追記:

本当に売りたいのであれば、次のサポートを考えてほしい。


  • OpenCV のサポート

  • TensorFlow のサポート

  • OpenVinoのサポート

  • ONNX のサポート

  • Visual SLAM

後発なのだから先行しているチップよりもユーザーがうれしい内容を入れてほしい。

他のチップよりも2,3割計算時間が速いなどというレベルで合ったら、

開発環境の充実している環境の方を選ぶだろう。

なぜなら、選ばれたチップは改良が進み、2,3割の計算時間の差はすぐに解消してしまうという状況になるからだ。

健闘を期待する。


以下の情報によれば、2019年9月からサンプル出荷

https://toshiba.semicon-storage.com/jp/product/automotive/image-recognition/roadmap.html