The Most Advanced Deep Learning Algorithm
SVNet의 높은 정확도는 단순 학습이 아니라 meta-learning-based data sampling, feature-enhancing learning, hard example mining, 및 knowledge distillation 과 같은 다양한 최첨단 기술을 학습 알고리즘에 적용함으로써 가능해집니다.
이를 통해, 보다 정확하고 가능한 많은 대상 후보를 찾아내고 이를 세분하는 과정을 통해서 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다.
Object Detection
Lane Detection
Traffic Sign Recognition / Traffic Light Recognition
Light Source Detection
High Efficiency
SVNet은 소형 DNN 기반 알고리즘을 사용하는 경량 솔루션으로, 프레임당 필요한 연산량을 최소화하는 것이 가능합니다. 따라서 연산에 필요한 하드웨어 리소스인 메모리나 전력소모 등도 최소한으로 유지할 수 있어 효율성을 극대화 할 수 있습니다.
따라서 4TOPS 미만의 저가의 칩셋에서도 30fps 이상의 속도로 높은 수준의 성능을 유지할 수 있습니다.
Fully Optimized Modular Solution
SVNet은 고객이 원하는 ADAS와 자율주행에 필요한 어떤 하드웨어에서도 완벽하게 최적화되어 적용가능합니다.
그리고 이를 통해 고객은 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
MODULAR SOLUTION
Flexible Solution to Support
Any SoC
SVNet은 경량화가 가능한 장점을 활용하여 이미 18개 이상의 플렛폼에 적용하여 하드웨어에 최적화된 성능을 보이고 있으며, 상용화가 된 플랫폼 뿐만 아니라 개발 단계가 진행중인 플랫폼에서도 완벽하게 구동됩니다. 또한 SVNet은 TI 사의 TDA2x와 Renesas 사의 V3H, V3M, H3에 포팅된 최초의 딥러닝 기반 알고리즘 입니다.
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