ST的EdgeAI软件都用了什么算法？

发表于 2024-1-23 18:40

ST的EdgeAI软件都用了什么算法？一般数据集要达到多少合适。

发表于 2024-1-23 20:21

STMicroelectronics（ST）推出的EdgeAI软件库并不直接包含特定的算法。相反，EdgeAI软件库通常是为了与ST的嵌入式处理器和微控制器一起使用，以支持深度学习推断任务。这些库通常包含用于优化和加速深度学习模型推断的基础功能，如卷积、池化等操作。

发表于 2024-1-23 20:21

ST的EdgeAI软件库可以与深度学习框架（如TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN等）集成，从而使其能够在资源受限的嵌入式设备上执行深度学习推断。因此，实际的深度学习算法和模型取决于你使用的框架和模型。

发表于 2024-1-23 20:22

对于一般的数据集大小，这取决于你的具体应用和模型。通常，训练深度学习模型时，更大的数据集可能会带来更好的性能。然而，在嵌入式设备上，由于资源限制，你可能需要考虑权衡性能和模型大小。对于一些轻量级的模型和特定任务，较小的数据集可能已经足够。

发表于 2024-1-23 20:22

在选择数据集大小时，建议进行一些实验，评估不同数据集大小对于你的具体任务和模型的性能影响。这通常涉及到训练不同大小的子集并进行性能评估。

发表于 2024-1-26 10:37

CNN、RNN等

发表于 2024-1-26 10:37

如果您需要识别图像中的物体，可以使用CNN算法；如果您需要处理序列数据，如语音或文本，可以使用RNN算法；如果您需要分类二分类问题，可以使用SVM算法。

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