XC5VFX100T-2FFG1136I

发布时间:2020/11/9

XC5VFX100T-2FFG1136I_XCKU060-2FFVA1156E导读

半导体发展至今,不可避免的事实便是摩尔定律正在放缓。而在摩尔定律放缓,登纳德缩放比例定律和阿姆达尔定律接近瓶颈之下,摩尔甚至也曾给出“解药”,即“异构计算”,现在正是异构CPU与加速器的“黄金时代”。

在自然场景进行文本检测和识别时,仍然可能会遇到一系列的艰巨挑战。目前已有多种实现方案可供使用,新的实现方案也在研究中。与文档中的脚本相比,自然场景下的检测和识别困难主要源于以下三大差异:。


XC3S200A-4FTG256C

XC6VHX250T-1FFG1154C XC6VLX130T-1FFG1156C
XC6VLX130T-1FFG1156I XC6VLX130T-2FFG1156C XC6VLX130T-2FFG1156I
XC6VLX130T-2FFG484I XC6VLX130T-2FFG784I XC6VLX195T-1FFG1156I
XC6VLX195T-2FFG1156C XC6VLX195T-2FFG1156I XC6VLX240T-1FFG1156C
XC6VLX240T-1FFG1156I XC6VLX240T-1FFG1759C XC6VLX240T-1FFG1759I
XC6VLX240T-2FFG1156C XC6VLX240T-2FFG1156I XC6VLX240T-2FFG1759C 。

XC7Z030-1SBG485I XC7Z030-2FBG484I XC7Z035-1FBG676I
XC7Z035-2FBG676I XC7Z035-2FFG676I XC7Z035-2FFG900I XC7Z035-3FFG676E
XC7Z045-1FFG900I XC7Z045-2FFG676I XC7Z045-2FFG900C XC7Z045-2FFG900E
XC7Z045-2FFG900I XC7Z100-1FFG900I XC7Z100-2FFG1156I XC7Z100-2FFG900I
XC95144XL-10TQG100C XC95144XL-10TQG100I XC95144XL-10TQG144C XC95288XL-10TQG144I
XC9572XL-10TQG100I 。

XQ4VLX60-10FF668M XQ4VSX55-10FF1148M
XQ6SLX150-2FGG484Q XQ6SLX75T-2FGG484Q XQ7A100T-2CSG324I XQ7Z020-1CLG400Q
XQF32PVOG48M XQR2V3000-4CG717V XQV100-4PQ240N XQV300-4BG352N XQV300-4BG432N
XQV300-4PQ240N 10AX115H2F34E2SG 5AGXFB3H4F35C4N 5AGXFB3H4F40I5N 5AGXFB7K4F40I3N
5AGXMA1D4F31I3N 。

5AGXMA3D4F27C5N 5CGXFC4C6F27C7N 5SGXEABN2F45C2N
5SGXMA4H2F35I3LN ADSP-TS201SABPZ060 XA3S1200E-4FTG256Q XA6SLX16-2CSG324I
XA6SLX16-2CSG324Q XA6SLX16-2FTG256I XA6SLX16-2FTG256Q XA6SLX16-3CSG225Q
XA6SLX16-3FTG256Q XA6SLX4-2CSG225Q XA6SLX45-2CSG324I XA6SLX9-2CSG225Q
XA6SLX9-2FTG256Q XA7A15T-1CSG324Q XA7A35T-1CSG325Q 。


XC5VFX100T-2FFG1136I_XCKU060-2FFVA1156E


XC2V6000-5FF1152I

XC6SLX100T-2FGG676I XC6SLX100T-3FGG484I
XC6SLX100T-3FGG900I XC6SLX150-3FGG676C XC6SLX150-3FGG676I XC6SLX150T-2FGG484I
XC6SLX150T-3FGG484I XC6SLX150T-3FGG676I XC6SLX16-2CSG324C XC6SLX16-2CSG324I
XC6SLX16-2FTG256C XC6SLX16-2FTG256I XC6SLX16-3CSG225I XC6SLX16-3CSG324I
XC6SLX25-2CSG324C XC6SLX25-2CSG324I XC6SLX25-2FGG484C XC6SLX25-2FGG484I 。

XQ6SLX150T-DIE0628 XQ6SLX150T-3FGG676I
XQ6SLX150T-3FG484I XQ6SLX150T-3CSG484I XQ6SLX150T-3CS484I XQ6SLX150T-2FGG676Q
XQ6SLX150T-2FGG676I XQ6SLX150T-2FG676Q XQ6SLX150T-2FG484Q XQ6SLX150T-2FG484I
XQ6SLX150T-2CSG484Q XQ6SLX150T-2CSG484I XQ6SLX150T-2CS484Q XQ6SLX150T-2CS484I
XQ6SLX150T 。

XC6VLX240T-2FFG1759I XC6VLX550T-1FFG1759I
XC6VLX550T-2FFG1759I XC6VLX75T-1FFG784I XC6VLX75T-2FF784I XC6VLX75T-2FFG484I
XC6VLX75T-2FFG784I XC6VSX315T-2FFG1759I XC6VSX475T-1FFG1759I XC7A100T-2CSG324I
XC7A100T-2FGG484I XC7A200T-1FBG484I XC7A200T-1FBG676I XC7A200T-1FFG1156C
XC7A200T-2FBG484I XC7A200T-2FBG676I 。

XQ6VLX130T-2RF784I XQ6VLX130T-2RF1156I
XQ6VLX130T-2FFG1156M XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1RF1156M
XQ6VLX130T-1RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M XQ6VLX130T-1FFG1156I XQ6SLX75T-3FGG676I
XQ6SLX75T-3FG484I XQ6SLX75T-3CSG484I XQ6SLX75T-3CS484I XQ6SLX75T-2FGG676I 。

XC5VFX100T-2FFG1136I_XCKU060-2FFVA1156E


随着当前芯片制造工艺越来越复杂,芯片设计越来越复杂,芯片设计者的成本猛增,芯片流媒体的风险进一步加大。降低芯片成本、降低芯片风险和缩短上市时间的需求将进一步激增。

IplImage类型较之CvMat多了很多参数,比如depth和nChannels。IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点,为了弥补这一点,OpenCV允许用户定义自己的原点设置。在OpenCV类型关系上,我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型,当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。