Page 23 - MCU大廠分享10億級出貨秘訣

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法國新創公司Prophesee和Sony合作開發的DVS感測器評估套件;Benosman是Prophesee的共同創 辦人。 (來源:匹茲堡大學)
一些Prophesee的客戶應用，展現攝影機和DVS感測器輸出的差異。 (來源:Prophesee)
「你想要一些更具適應性的 東西，這就是事件導向視覺的相 對性變化可以提供的，適應性的資 訊擷取頻率;」Benosman表示: 「當你觀察振幅變化(amplitude change)，如果某個東西動得很 快，就會得到很多樣本;而如果有 的東西沒有改變，得到的樣本幾 乎為零。所以你是根據場景動態 來調整資訊擷取頻率，這就是該 技術帶來的好處，以及為什麼它 是好設計。」
讓他們感興趣的東西，然後喊出他 們的位置以發出警報──在電子 版本中，這代表讓個別畫素決定 它們是否看到關係重大的東西。
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「畫素可以自行決定它們應 該發送什麼資訊，而不是擷取系 統性資訊來尋找有意義的資訊-特 徵(feature)，」他說:「這就是與 眾不同之處。」相較於與固定頻 率的系統性資訊擷取，這種事件 導向方法可以大幅節省電力並降 低延遲。
每個時脈週期被檢驗，這意味著 存在大量冗餘資訊和需要大量不 必要的運算。
要有很大的頻寬...你可以想像有 一座複雜的城堡，所有衛兵的聲 音都必須被聽到。」
Benosman是在2000年進入 神經形態視覺領域，深信先進的電 腦視覺技術可能永遠無法發揮作 用，因為使用影像不是正確的方 法。他指出:「最大的轉變是說我 們可以在沒有灰階、沒有影像的 情況下實現視覺，這在2000年底 那時候被視為異端邪說——完全 是在胡說八道。」
「人們正在消耗如此大的能 量，用一整個城堡的運算能力來 保護自己;」Benosman形容，如 果偵測到一個有趣的事件，也就是 敵人，「你必須繞一大圈收集無用 的資訊，到處都有人在呼喊，所以
進入到神經形態視覺時代， 該技術的基本想法是受到生物系 統運作方式的啟發，即偵測周遭場 景動態的變化，而不是持續分析整 個場景。在前面的城堡比喻中，這 意味著讓衛兵保持安靜，直到看見
而因為Benosman所提出的 技術——也就是今日事件導向感 測的基礎——是如此不同，導致他 將論文投稿至當時最重要的IEEE
2022年6月 | www.eettaiwan.com