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 楼主| 我想看大海 发表于 2021-12-30 16:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
AD, ST




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1. 获取数据
ST提供硬件开发板和软件采集数据。
A. 运动、声音类数据
硬件开发板: SensorTile、SensorTile.Box、IOT Node (B-L475E-IOT01A)
购买渠道:
STM32天猫旗舰店

软件:
FP-AI-SENSING1

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2. 数据清洗、打标
ST同时提供手机端APP直连硬件开发板,作为数据初筛和收集的平台。
ST BLE Sensor APP (支持Android、IOS,源码开放)


3. 训练神经网络模型
神经网络训练在服务器或者PC端完成,ST不提供方案。


4. 将模型转换为MCU上执行的优化代码
Cube.AI工具是CubeMX的AI扩展包,可以在CubeMX内下载或者在点击下载

支持的神经网络模型框架有Lasagne、Keras、Caffe、ConvNetJs、Tensorflow Lite、可以导出为ONNX标准的框架(PyTorch™, Microsoft® Cognitive Toolkit, MATLAB® 以及更多),最新支持请参考Cube.AI的release note。
Cube.AI 工具具有的功能有:
• 转换模型文件到运行在STM32上的C代码
• 对模型文件做CPU、RAM、Flash资源分析,显示适配MCU型号
• 对模型做整型量化或者深度压缩
• 更多功能更新中…
使用教程请参考,
基于STM32开发人工智能应用


5. 使用训练好的模型分析数据
A. 运动、声音类数据
硬件开发板: SensorTile、SensorTile.Box、IOT Node (B-L475E-IOT01A)
软件:
FP-AI-SENSING1

B. 图像类数据
硬件开发板: STM32H747I-DISCO + STM32F4DIS-CAM或者OpenMV


购买渠道:
STM32天猫旗舰店
OpenMV 中国区官方代理

软件:
FP-AI-VISION1
如何在OpenMV生态系统中集成STM32Cube.AI生成的代码



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