CEVA針對機器學習發表第二代神經網路軟體框架(CDNN2)，其支援從預先訓練(Pre-trained)網路，到嵌入式系統的要求最嚴苛機器學習網路，其中包括GoogLeNet、VGG、SegNet、Alexnet、RESNET等，還可自動支援由TensorFlow產生的網路，並結合了CEVA-XM4圖像和視覺處理器功能，可為任何具備相機功能的設備，提供高能效的深度學習解決方案。
該軟體框架主要用於目標物辨識、ADAS、人工智慧、視訊分析、擴增實境(AR)、虛擬實境(VR)和類似的電腦視覺應用。CDNN2可在相機功能裝置上即時實現建基於深度學習的視訊分析。跟透過雲端系統執行這類分析的方式相比，它可顯著減少資料頻寬和儲存量，同時可減少延遲並提升私密性。
再加上有了CEVA-XM4智慧視覺處理器，CDNN2可為實現嵌入式系統機器學習應用的裝置提供優異的產品上市時間和功率，包括智慧手機、高級駕駛輔助系統(ADAS)、監控設備、無人機、機器人以及其他具有相機功能的智慧裝置。
CDNN2也增添了對TensorFlow的支援，可為最複雜或最新的網路拓撲及網路層提供增強的功能和性能。同時支援完全的卷積神經網路(Convolutional Network)，因此不管是任何輸入像素都可以在給定的網路上處理。
CEVA網址：www.ceva-dsp.com
