CEVA针对机器学习发表**代神经网路软体框架 (CDNN2)，其支援从预先训练(Pre-trained)网路，到嵌入式系统的要求*严苛机器学习网路，其中包括GoogLeNet、VGG、SegNet、Alexnet、RESNET等，还可自动支援由TensorFlow产生的网路，并结合了CEVA-XM4图像和视觉处理器功能，可为任何具备相机功能的设备，提供高能效的深度学习解决方案。
该软体框架主要用于目标物辨识、ADAS、人工智慧、视讯分析、扩增实境(AR)、虚拟实境(VR)和类似的电脑视觉应用。CDNN2可在相机功能装置上即时实现建基于深度学习的视讯分析。跟透过云端系统执行这类分析的方式相比，它可显着减少资料频宽和储存量，同时可减少延迟并提升私密性。
再加上有了CEVA-XM4智慧视觉处理器，CDNN2可为实现嵌入式系统机器学习应用的装置提供优异的产品上市时间和功率，包括智慧手机、**驾驶辅助系统(ADAS)、监控设备、无人机、机器人以及其他具有相机功能的智慧装置。
CDNN2也增添了对TensorFlow的支援，可为*复杂或*新的网路拓扑及网路层提供增强的功能和性能。同时支援完全的卷积神经网路(Convolutional Network)，因此不管是任何输入像素都可以在给定的网路上处理。
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