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。
/ \6 X% B* @1 N1 F4 g8 I  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。
  导入： 选择版本和用途。 使能，点击add network，修改名字为lenet。 ，按图片上导入caffemodel 和 prototxt。点击analyse。 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。
  附件中有bmp图片 model和prototx。
# m0 R9 M2 W2 O0 Q) j0 P6 r% {  下一篇代码解读

呵呵1991 发表于 2019-5-29 14:47
没啥用，除非出基于ARMV8.1-M的MCU，不然V7的学习能力就算了

9 R( g$ r- @) _1 G( u. C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。

新来的，学习

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請問一下開發版是用哪一個型號

worktest 发表于 2019-5-23 22:13
( Y$ `5 _" J  e% `2 N7 |. g* c8 s請問一下開發版是用哪一個型號

; }8 W3 D$ N+ ?4 A) a6 X0 d4 XF407VET6

Kevin201707 发表于 2019-5-18 11:50
2 w( P2 e8 P4 P+ m收藏

谢谢收藏！

不明觉厉~~~~~~~~~

没啥用，除非出基于ARMV8.1-M的MCU，不然V7的学习能力就算了

很有用

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