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基于 Toradex Apalis iMX8 计算机模块，该演示品展示了在 个摄像头上实时运行的Xnor 物体识别模型。

是实时物体识别神经络 YOLO 的创始团队。传统的神经络使用 2bit浮点运算， 优化了 YOLO ，采用1bit 计算浮点，开发了 Xnor-net 二值化卷积神经络，采用XNOR（同或门）和pop-count(计算一个二进制数中1的个数)运行神经络，以位操作的方式运行，提升运算效率。比传统的神经络快10倍，并获得 0倍的功耗效能提升，内存占用减少8～15倍。更加适合在嵌入式设备上运行。

向90度的向右转的动作Xnor 和 Toradex 一同赋予边缘设备人工智能，先进技术和真实世界结合，提供一套快速、灵活和相互不受干扰的独立自主的解决方案。本次合作解锁了在资源有限和低功耗硬件设备上运行 AI 任务的应用场景，这在以前通常只在云端或者特殊的硬件上实现。

Apalis iMX8QM 基于 NXP 最高端的处理器 iMX8QuadMax，配有 2x Arm Cortex™-A72，4x Arm Cortex™-A5 ，提供出色的计算能力，同时 2x Arm Cortex™-M4F 使您能够运行实时关键任务，或者低功耗应用。两个 Vivante GC7000 GPU 单元，除了赋予 Apalis iMX8QM 强劲的 D 图形处理能力外，还可以借助 OpenCL/Vulkan 实现并行运算，加速神经络运行。

如果您对 iMX8 感兴趣，欢迎联系 Toradex。

下面是 demo，xnor和我们站视频的连接：

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