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Takuro Ichikawa
Takuro Ichikawa
Senior Staff Engineer
掲載: 2023年1月27日

RZ/V2Lは、Vision AI MPUの中でもAI性能と価格のバランスのとれた製品です。 既存製品へAI追加することで、Smart化をご検討しているお客様には最適です。

特に “カメラ機能とAI機能を簡単に実装したい” “低電力/低発熱でAIを実装したい” “小型AI製品を構築したい” とお考えのお客様は、RZ/V2Lを是非ご検討ください。

このRZ/V2Lを簡単にAIをお試し頂ける評価環境の第1弾として、Classification (ResNet50), Object Detection (Tiny-YOLOv2, YOLOv3), Pose Estimation (HRNet) と複数のAI-Modelを切り替えて評価可能なバイナリコードとサンプルコードを公開しました。

お客様は、ルネサスのWebサイトよりRZ/V2L Evaluation Board Kit(RTK9754L23S01000BE)の購入とバイナリコードをダウンロードし書き込むことで、ビルド等を一切行うことなく検討・評価を頂くことが可能です。 また、サンプルコードは、GitHubへ公開しており、誰でもすぐに入手可能です。

  • バイナリコード公開@ルネサスWeb:
  • ソースコード公開@GitHub:
  • RZ/V2L Evaluation Board Kit(RTK9754L23S01000BE)
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    RZ/V2L Evaluation Board Kit(RTK9754L23S01000BE)

    図1。RZ/V2L Evaluation Board Kit (RTK9754L23S01000BE)

  • 評価環境

    評価は、以下の手順で簡単にご評価頂けます。また、ドロップダウンボックスにより複数のAI-Modelを 変更して評価頂けます

    Step 1 ルネサスWebより、バイナリコードをダウンロード
    Step 2 microSDカードにバイナリコードを書き込む
    Step 3 RZ/V2L Evaluation Board Kitに電源ケーブルとUSBカメラを接続
    Step 4 RZ/V2L Evaluation Board KitとPCをEthernetケーブルで接続
    Step 5 CNetwork設定を行いPCブラウザを起動
    Step 6 動作確認

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RZV2L Evaluation Environment

図2。評価環境

今後は、さらに評価・デモを行い易い環境を準備し、バイナリコードとサンプルコードを公開する予定です。 定期的に、ルネサスBlogをご参照ください。

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ソフトウェア/ツール-ソフトウェア
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