[STM32N6] STM32N6可以跑YOLO吗?

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 楼主| 未来AI 发表于 2025-4-14 21:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
能跑YOLO的话,识别帧率如何?
地瓜patch 发表于 2025-5-11 22:52 | 显示全部楼层
可以啊,看到好多例程中都是yolo
suncat0504 发表于 2025-5-13 14:07 | 显示全部楼层
YOLO是啥东西?这缩写,一看就头疼。
公羊子丹 发表于 2025-5-25 07:34 | 显示全部楼层
YOLO这种神经网络模型对算力要求挺高的,STM32N6估计得跑个极简版。
周半梅 发表于 2025-5-25 07:34 | 显示全部楼层
STM32N6有硬件加速器,比如Neural Network Processor Unit(NPU),理论上能支持轻量级YOLO。
帛灿灿 发表于 2025-5-25 07:35 | 显示全部楼层
你可以试试移植YOLOv5-Nano或YOLO-Fastest,用CMSIS-NN或者X-CUBE-AI推一推。
童雨竹 发表于 2025-5-25 07:36 | 显示全部楼层
要看具体识别任务和图像分辨率,几十毫秒一帧是要不起的,几百ms差不多。
万图 发表于 2025-5-25 07:37 | 显示全部楼层
如果只跑人脸或简单目标检测,可以考虑Tiny YOLO,帧率还能接受。
Wordsworth 发表于 2025-5-25 07:38 | 显示全部楼层
不太推荐直接跑原版YOLO,内存和运算压力太大,可能要加个外部RAM。
Bblythe 发表于 2025-5-25 07:39 | 显示全部楼层
可以先用X-CUBE-AI转换一下看看模型大小和复杂度,心里有个数。
Pulitzer 发表于 2025-5-25 07:40 | 显示全部楼层
STM32N6其实定位边缘AI的中低功耗场景,不太适合实时多目标检测。
Uriah 发表于 2025-5-25 07:41 | 显示全部楼层
之前看到有人在STM32H7上用1FPS跑Tiny-YOLO了,N6可能也差不多水平。
Clyde011 发表于 2025-5-25 07:42 | 显示全部楼层
如果你项目需要较高帧率识别,建议考虑外接NPU模块或换成MPU类平台。
gaonaiweng 发表于 2025-5-31 17:57 | 显示全部楼层
通常需要几MB到几十MB的模型存储空间和较大的运行内存。
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