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cube.AI【2】——模型导入和代码生成

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lebment 发布时间:2019-5-15 12:47
  软硬件环境:MDK Keil5,cubemx最新版,caffe 伯克利原版, F407VET6 2.3寸电阻屏, STemwin中PC软件 BMPcvt(路径:STM32CubeMX\Repo\STM32Cube_FW_F4_V1.24.1\Middlewares\ST\STemWin\Software。
+ V! ^0 U9 S4 A* ?0 j% c& Q5 l  原材料准备:因为mnist数据集是二进制,互联网上有jpg版,现在需要转换为bmp用来显示和提取灰度数组(28*28=784),不介绍如何使用BMPcvt。4 }# W7 M) {* S( M
  导入: AI1.png 选择版本和用途。 AI2.png 使能,点击add network,修改名字为lenet。 AI3.png ,按图片上导入caffemodel 和 prototxt。点击analyse。 AI4.png AI6.png MACC是计算量,compression是压缩,具体没看过怎么实现的,但是官方ST的AI手册有说明,转换后与没有转换的L2距离。7 f/ r7 X. c  B, Y# [/ e9 C( y
  附件中有bmp图片 model和prototx。, i! B4 C+ `2 V. H+ A$ N; r
  下一篇代码解读
" y1 P6 l+ ]+ q  q" N5 }7 @' H1 U

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收藏 2 评论10 发布时间:2019-5-15 12:47

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10个回答
lebment 回答时间:2019-5-29 15:52:27
呵呵1991 发表于 2019-5-29 14:47
" H2 M; b3 l3 B没啥用,除非出基于ARMV8.1-M的MCU,不然V7的学习能力就算了
, m1 [* }9 ?+ X$ y6 z
你打错了,是推理能力。而且模型是有压缩的,如果觉得效果不好,Cube.AI的手册中的L2范数来看是否达到要求。H7和M7做一些小的边缘AI足够的。想要目标检测,语义分割需要能够处理MACC更高的CPU。
frank171 回答时间:2019-5-15 14:03:41
新来的,学习
Kevin_G 回答时间:2019-5-18 11:50:59
收藏
testwork119 回答时间:2019-5-23 22:13:59
請問一下開發版是用哪一個型號
lebment 回答时间:2019-5-24 10:27:10
worktest 发表于 2019-5-23 22:137 i) a" B) W5 ~
請問一下開發版是用哪一個型號
; Q" {2 o1 O9 t
F407VET6
lebment 回答时间:2019-5-24 10:27:30
Kevin201707 发表于 2019-5-18 11:50
3 {" P" A( V0 |* D7 m& |5 F- ~收藏

$ F5 X2 h9 o% f0 i6 ]谢谢收藏!
单片机爱好者 回答时间:2019-5-26 23:00:49
不明觉厉~~~~~~~~~
呵呵1991 回答时间:2019-5-29 14:47:00
没啥用,除非出基于ARMV8.1-M的MCU,不然V7的学习能力就算了
muxin123456 回答时间:2020-3-8 15:41:49
很有用
sumoon 回答时间:2021-9-11 11:07:00
已收藏) c; a7 q4 h7 t
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