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手機QQ“高能舞室”實現(xiàn)AI

電子工程師 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:佚名 ? 2018-02-14 03:44 ? 次閱讀

近日,手機QQ正式推出“高能舞室”功能,該全新功能基于騰訊AI Lab計算機視覺中心獨家支持的“肢體動作追蹤”技術(shù)實現(xiàn),并且結(jié)合了Qualcomm驍龍神經(jīng)處理引擎(Snapdragon Neural Processing Engine,以下簡稱SNPE)SDK,將為年輕人社交提供更多個性化內(nèi)容和用戶體驗。

手機QQ是國內(nèi)備受年輕人歡迎、體量最大的移動互聯(lián)網(wǎng)社交APP之一。2017年第三季度,QQ在智能移動終端的月活數(shù)量高達(dá)6.529億。手機QQ“高能舞室”功能的實現(xiàn)是Qualcomm與騰訊在人工智能領(lǐng)域的首次合作,也是SNPE在中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的首個成功應(yīng)用。雙方的合作實現(xiàn)了人工智能技術(shù)的入口輕量化,把人工智能支持的領(lǐng)先體驗帶到規(guī)模更大、更廣泛的年輕用戶群體中。

通過SNPE SDK,該功能可以直接運行手機上相應(yīng)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而無需在云端進(jìn)行處理。具體來說,用戶可以直接根據(jù)屏幕提示動作錄制跳舞短視頻,并通過QQ社交關(guān)系鏈分享互動舞蹈視頻。Qualcomm SNPE為高能舞室提供了高性能和高能效的運行環(huán)境,將人體姿態(tài)估計識別的時間大大降低,用戶可以享受更加流暢、有趣的舞蹈體驗。

與在云端運行的人工智能相比,在終端側(cè)運行人工智能算法具有諸多優(yōu)勢,如即時響應(yīng)、可靠性提升、隱私保護(hù)增強,以及高效利用網(wǎng)絡(luò)帶寬等。為了讓開發(fā)者和OEM廠商能更方便地在終端上利用異構(gòu)計算,Qualcomm于2016年推出了SNPE,使OEM廠商以及應(yīng)用開發(fā)者能在諸如智能手機、安全攝像頭、汽車以及無人機等搭載驍龍的終端上運行它們自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,且完全無須與云端相連,就能提供由深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的體驗,如風(fēng)格轉(zhuǎn)換與濾鏡(增強現(xiàn)實應(yīng)用)、情景探測、面部識別、自然語言理解、物體追蹤與規(guī)避、手勢和文本識別等。SNPE適用于驍龍600和800系列移動平臺,可支持通用深度學(xué)習(xí)框架,如Caffe、Caffe2和Tensorflow,并提供對自定義層的支持。該SDK包括了運行時軟件、庫、API、離線模型轉(zhuǎn)換工具、示例代碼、文檔,以及調(diào)試與基準(zhǔn)測試工具。

除了手機QQ“高能舞室”之外,已有不少開發(fā)者利用SNPE支持移動人工智能應(yīng)用的案例。例如,F(xiàn)acebook已宣布計劃將SNPE集成到Facebook應(yīng)用的相機功能中,以促進(jìn)Caffe2支持的增強現(xiàn)實(AR)特性實現(xiàn)。相較于通過一般的CPU實現(xiàn),F(xiàn)acebook可利用SNPE,基于Adreno GPU實現(xiàn)5倍的性能提升,從而在拍攝照片和直播視頻時,實現(xiàn)更流暢、無縫且逼真的AR特性應(yīng)用。

此外,數(shù)款搭載驍龍移動平臺的移動終端也已通過SNPE實現(xiàn)了更先進(jìn)的終端側(cè)人工智能體驗。例如,OPPO R11s中利用了商湯科技小型化的創(chuàng)新算法模型與SNPE的完美協(xié)作,充分發(fā)揮驍龍660移動平臺GPU、DSP的運算能力,大幅提升了R11s上人工智能應(yīng)用運行時的處理速度,同時降低功耗。以優(yōu)化拍照體驗為例,在非聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下,用戶可以為照片實時增加人像模式和背景虛化等效果。同樣,得益于驍龍835移動平臺中所支持的SNPE,一加5T可智能匹配人臉的128個特征,在短短0.4秒內(nèi)完成面部掃描并進(jìn)行人臉識別,幫助用戶方便、迅速地解鎖手機。

Qualcomm于今年12月初剛剛推出的驍龍845是Qualcomm的第三代人工智能移動平臺。與前代系統(tǒng)級芯片(SoC)相比,驍龍845帶來了近三倍的人工智能整體性能提升。其中的SNPE SDK除了已支持Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架之外,還增添了對Tensorflow Lite和新的ONNX的支持,可幫助開發(fā)者輕松使用他們所選擇的框架,包括Caffe2、CNTK和MxNet。

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