利用被称为 CDNN 的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如 Caffe 的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重,并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉 DSP 芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图 1 显示了轻型嵌入式神经网络的生成过程。与原始网络相比，这种技术可在当今量产型车辆的有限功率预算下带来高性能的神经处理表现，而图像识别精确度降低不到1%。
图 1. CDNN 将通过传统方法生成的网络权重转化为一个定点网络
一个由低功耗嵌入式平台托管的输入大小为 224x224、卷积过滤器分别为 11x11、5x5 及 3x3 的 24 层卷积神经网络， 其性能表现几乎是一个在典型的 GPU/CPU 综合处理引擎上运行的类似 CNN 的三倍，尽管其所需的内存带宽只是后者的五分之一且功耗大幅降低。
下一代深度学习神经网络
汽车制造业进入神经网络领域所习得的经验不断推动技术的发展，并因此开发出了更先进的网络架构及更复杂的拓扑，如每级多层拓扑、多入/多出及全卷积网络。新推出的重要网络类型不仅可用来识别物体，也可用来识别场景，从而提供用以解决汽车领域应用程序(如自动驾驶功能)所需的图像分割。
当然，中国 40 家左右的汽车制造商并不会在此道路上踽踽独行。他们会与百度等技术公司进行密切合作。技术公司是这些网络和架构发展的核心。CNN 网络生成器功能的完善也为新的网络架构和拓扑提供了支持，如 SegNet 及 GoogLeNet 与 ResNet 等其它网络结构以及高级网络层(图 2)。此外，一键启用也让预训网络转换成优化的实时网络执行更为便捷。为确保给常用的网络生成器提供支持，CDNN 框架与 Caffe 和 TensorFlow (谷歌的机器学习软件库)都有合作。
图 2网络生成器的发展为新网络层及更深的架构提供了支持
由于最新推出的嵌入式处理平台在可扩展性及灵活性上都有了很大改进，因此嵌入式部署也可以利用这些改进来完善自身。由于深度学习领域的发展越来越多样化，因此拥有一个不仅能满足当今处理需求，也具有适应未来的技术创新的灵活架构非常重要。
神经网络在自动驾驶的应用
