2017-11-21 10:30~12:01
XILINX / 정웅 부장
장*호2017-11-21 오전 10:43:36
Xilinx® XC7Z020-1CLG484C를 사용하고 있습니다. (Zed board) OpenCV 라이브러리 사용하는데 지장이 없나요?xilinx32017.11.21
어떤 라이브러리를 어떤 비디오 포멧으로 구현하는지에 따라 사용되는 리소스가 변경되기 때문에 답변드리기 어렵습니다. 다만 간단한 예제 코드에 대한 검증 및 구현은 가능합니다.김*숙2017-11-21 오전 10:43:28
level 3 가 encryption 되어 있다는 게 무슨 의미인가요? 라이브러리 형태로 되어있어서 소스레벨을 볼수 없다는 의미인지요?xilinx12017.11.21
네 맞습니다.이*승2017-11-21 오전 10:43:26
Opencv 딥러닝에 의해 불량을 검출하기 위해선 학습이 필요할것 같은데요.. 얼마정도의 학습기간이 있어야 신뢰할수 있는 값을 받을 수 있는지요?xilinx12017.11.21
이 부분은 정량적으로 답변드리기 어렵습니다. 어떤 network model을 사용할 것인지 검출하고자 하는 대상의 feature map 이 얼마나 필요한지 등에 따라 달라집니다.신*욱2017-11-21 오전 10:42:38
지금 설명하는 Zynq에는 OpenCV외에 자일링스 VPSS도 사용해야 하나요? 아니면 VPSS가 없어도 설계가 가능한가요?xilinx22017.11.21
VPSS는 Xilinx에서 제공하는 Video Processing IP 입니다. VPSS없이 사용이 가능합니다.이*성2017-11-21 오전 10:42:28
스테레오 카메라에 대한 블록도가 있는데, 예제로 보여주신 block diagram에 있는 rectify 블록에 대한 예제가 있나요? 있다면 data throughput이 해상도/frame rate 관점에서 얼마나 되는지 궁금합니다.xilinx12017.11.21
http://www.wiki.xilinx.com/reVISION+Getting+Started+Guide+2017.2 에서 자료확인하시기 바랍니다.여*민2017-11-21 오전 10:42:07
최근 대용량 데이터 전송을 위해 EtherCAT을 사용하는 추세인데요.. EtherCAT을 적용한 performance도 test하신 적이 있으신가요??xilinx32017.11.21
산업용 이더넷 같은 경우 xilinx 3rd party인 HMS 및 beckhoff IP를 이용하여 구현 가능합니다. 해당 3rd party에 문의를 하시면 성능 및 구성에 대한 답변을 받으실 수 있습니다.김*근2017-11-21 오전 10:41:30
오늘 세미나 중에 reVision Stack을 이용한 Deep learning 구현부분을 설명해주시는지요?xilinx22017.11.21
이번 세미나에서는 OpenCV만 다루고 있습니다. Deep Learning 내용은 포함되어 있지 않습니다.장*호2017-11-21 오전 10:40:30
카메라 영상을 위한 interface(MIPI) 같은 것도 Zynq에서 지원되겠지요?xilinx32017.11.21
MIPI interface는 ultrascale+ 부터 지원됩니다. 다만 외부에 추가적인 회로를 구성하시면 7series에서도 MIPI 구현이 가능합니다.무명2017-11-21 오전 10:40:06
안녕하세요. 일부 zynq 디바이스의 로직IP 합성하기 위해서는 ise 유로 버전을 사용해야 하는 것으로 알고 있는데요...맞는지요? web버전과 유로버전의 차이가 있나요?xilinx22017.11.21
Zynq의 경우 XC7Z010~XC7Z030까지는 Vivado Webpack 버전을 사용하실 수 있습니다. 그 이상의 Device 경우는 Vivado Design Edition(유료)를 사용하셔야 합니다.서*윤2017-11-21 오전 10:39:00
stereol // optical 차이는 크게 무엇인가요?xilinx12017.11.21
그냥 다른 function 입니다. stereo depth map은 stereo cam 영상을 기반으로 거리를 추출하는 것이고, optical flow는 영상에서 object의 모션벡터를 추출하는 것입니다. 마지막에 데모에서 설명을 들어보시기 바랍니다.
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