STM32的Model Zoo 中人体活动识别模型的训练脚本与部署代码适配流程是什么样的？

发表于 2025-10-21 07:58

发表于 2025-10-29 07:24

我看过 Model Zoo 的那个人体活动识别例程，训练脚本其实是基于 PyTorch 的，最后导出成 ONNX，再用 ST 的 AI Importer 转成 .tflite 或 Cube.AI 格式。整体流程还挺顺畅。

发表于 2025-10-29 07:25

部署部分用的 X-CUBE-AI 工具自动生成推理代码，移植到 Nucleo 或 SensorTile 上就能直接跑。主要要注意输入数据格式，通常是三轴加速度的滑动窗口数据。

发表于 2025-10-29 07:26

我建议先在 PC 上用提供的 Python 脚本复现训练过程，把模型在验证集上跑通，再导出。直接拿 ST 提供的权重也行，但数据集要一致才准。

发表于 2025-10-29 07:27

训练脚本默认用了 HAR 数据集（Human Activity Recognition），但你也能换成自己的传感器数据，只要格式一致。改 CSV 读取和预处理部分就行。

发表于 2025-10-29 07:28

我怀疑很多人训练失败其实是归一化没对齐，模型在部署时输入范围是 -1 到 1，不统一的话结果会乱跳。

发表于 2025-10-29 07:29

在部署端，Cube.AI 会自动生成推理函数 ai_run()，你只要喂入 float 数据数组就行，代码逻辑挺干净的，可以嵌入主循环里实时判断。

发表于 2025-10-29 07:30

我测试时发现模型量化成 int8 后，推理速度几乎快一倍，但动作切换的灵敏度略降，这点要看你是追求速度还是精度。

发表于 2025-10-29 07:31

还有个坑是内存占用，尤其在 F4 或 L4 上，最好提前用 Cube.AI Analyzer 估算 RAM 消耗，否则跑大模型容易 stack overflow。

发表于 2025-10-29 07:32

如果只是想体验整个流程，可以用官方提供的 “Activity Recognition” demo，它已经包括训练脚本、模型和部署代码，对新手特别友好。

发表于 2025-10-29 07:32

其实整个流程总结一下就是：Python 训练 → ONNX 转换 → Cube.AI 导入 → 代码生成 → 设备端推理。中间只要输入输出对齐，几乎没坑。

[AI] STM32的Model Zoo 中人体活动识别模型的训练脚本与部署代码适配流程是什么样的？