主页（http://www.kuwanit.com）：CES外星黑科技,一次和2000人确认眼神
在 4096*2160 分辨率下，识别体育馆中的密集人群
MagicNet 可以帮助企业快速进入人工智能市场，我们希望更多的企业可以参与到人工智能行业中去，共同分享技术革命带来的机会。“ PQ Labs 创始人兼CEO 陆飞向记者表示，MagicNet不仅可以降低用户的首次部署成本，由于其系统运行功耗低，硬件技术成熟，也会有效降低企业的人工智能业务运营成本。
CPU Only (i7-7700K)
据了解，PQ Labs MagicNet产品很快将要开始进入公测阶段，有兴趣的朋友不妨到 PQ Labs 官网了解下。
PQ Labs 一直深耕大尺寸触摸交互设备行业，是目前国际市场上最主要的触摸屏供应商之一。近年来开始在人工智能领域发力，此次于CES 2019 展出的 PQ Labs MagicNet 产品便是其在 AI 领域的第一个重量级产品发布。
CPU+GPU
Tiny Yolo
* 表格内比较项目在同样精度下运行同样数据集
是的，很难。目前主流的视觉识别技术受到性能的限制，只能处理约 512*512 分辨率的图像，就像看低码流的网络视频一样，画面中的人物都是模糊不清的，自然无法保证识别效果。
-
CPU Only (i7-7700K)
No
(Single-Core)
同时识别2,000张人脸很难嘛？
-
<0.06
57
1.54
Quantization
人工智能毫无疑问是CES 2019 年的最热门话题之一，在CES2019展会PQ Labs 展位上看到了好玩的黑科技：能够对多达2,000张人脸的视频进行人脸识别的技术。
AI Model
Tiny Yolo
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PQ Labs Optimized
Original
3.6
292
Frame Per Second
-
-
No
1.61
207
PQ Labs希望能够通过MagicNet带来一些改变。在实际测试中，异构计算设计的MagicNet能达到NVIDIA Titan X的3.5倍性能，同时由于不需要高功耗的GPU芯片，系统运行的功耗也仅仅相当于NVIDIA 方案三分之一。
No
1.46
57
No
CPU Only (i7-7700K)
57
Tiny Yolo
(i7-7700K + Titan X)
一眼扫过几千人，发现站在看台最后一排的你。
“GPU太贵!“几乎是所有人工智能行业从业者的痛点，但是Intel CPU 孱弱的神经网络处理能力让他们不得不采购昂贵且高能耗的GPU芯片。
NVIDIA Optimized
人工智能技术的加速器
Tiny Magic Yolo
在6米长的显示墙上播放的 4K视频中，有密密麻麻超过2,000张人脸，检测识别引擎对每一帧画面中出现的人脸进行实时识别和分析，令人印象非常深刻。我们了解到，这项技术来自于 PQ Labs自主研发的MagicNet 技术。
57
718
Frame Per Second
(Multi-Core)
PQ Labs MagicNet 可以支持高达 4096*2048 分辨率的视频流解析，这样才能 “看得清” ，同时在检测性能上，也远远超过目前主流性能指标(约200个物体左右)，可实时检测超过2,000个物体。
Intel Optimized
mAP
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