希望论坛支持 一下markdown，我的很多程序readme都是markdown写的。  最近ST弄了个创意大赛，我参加了AI组，今天特意分享了我的测试流程。markdown写的，所以凑合看。希望各位参加比赛的顺利完成，我在疫区所以官方H7-DISCO板子收不到，等，有什么问题的话论坛私信我不能及时回复，可以在我别的帖子找我的联系方式。
& L% i0 p2 U; E/ o) P  测试记录，不详细描述怎么做的，一是我觉得手把手教别人怎么做，简直是害了别人，特别是学生，二是深度学习确实所需要知识点比较多，没办法展开。
8 y( N6 q  B% P* [' ^  板子玩的开心就行！！！
  _+ p5 h3 c( G( b
# cifar10 在 nucleo STM32F767 平台的 测试
## 软件配置
) G4 G. @2 @& P; `. D9 M1 G- t- D### win10
   1. cubeMX 5.6.0
( c: _. t( A+ S   2. MDK 5.29a
   3. cubemx扩展包--cube.AI 5.0.0
& a5 U: _# K8 o% W# m8 p### ubuntu16.04
   1. tensorflow 2.1.0 (内含keras)
   2. python 2.7 （ubuntu16.04 自带）
   3. cifar10 训练数据
6 s  R& j. V# T) k8 x
## 硬件配置   
   1. nucleo F767
: C4 l. c5 r6 ~2 ?! z   2. 自制扩展板
$ C4 }, j3 F6 t% R: E5 m6 h$ y   3. SD卡
   4. 扩展板 连接 ST-Link RX TX 引脚的杜邦线
0 X" Y0 D) q, ?2 v
  q3 D4 w* ~* n- X## 测试步骤
5 t- K$ W( ~. k   * 在 ubuntu16.04 的操作不叙述
& Z2 E" y8 f2 V/ v8 y) l2 R0 J   * 直接将转换的模型(模型约4MB)，利用cubemx转换，暂称为STM32_AI_Model。
: w$ h- V; [) V  x1 _* W) o
   * 模型参数存储在W25Q128中，系统初始化时，QSPI进行内存映射，方便STM32_AI_Model读取模型参数。
4 x+ h& j& K8 J; ]   * SD卡中读取29张测试图片均来自互联网，利用bmpconvST转换并缩小至32*32分辨率。
! N9 U' K0 N5 G  G- N* s6 o9 \/ g& ?   * RGB每个通道需要进行预处理，即R/255 G/255 B/255
  y" P8 P6 n, C8 \5 @- q! `   * 图片在STM32_AI_Model的模型输入数据组织应为:
| R1 | G1 | B1 | R2 | G2 | B2 | ... |
+ D% J/ i' K. O: R   * 循环从SD卡读取BMPt图片，显示在LTCD驱动的屏幕上，经过STM32_AI_Model推理后的结果，串口打印出来。
推理结果的数据组织为：
1 R6 k# S+ }3 X5 c5 t| C1 | C2 | C3 | C4 | ... | C10 |，每一哥数据代表对应种类的可能性。
* T& f; e; W" l
+ q8 N& f2 c& s: X   * 可能性最大的即为推理最有可能的种类，cifar10即十种。

## 测试结果
  ### 串口打印：
    sd_card_mount_ok
    airplane: 1.000       *
  a, C+ E# G. H" q# _    airplane: 1.000       *
    automobile: 0.998     *
    automobile: 1.000     *
  B8 ?! S4 W7 X, p0 z5 X    airplane: 1.000       x
    dog: 0.584            x
( h- V) i* n% T0 J1 B    bird: 1.000           *
9 y# |6 z7 l- W$ ^, A    dog: 0.999            x
    dog: 0.874            x
' e  j4 Q; F. |6 _; A  L    frog: 1.000           x
    cat: 0.993            *
    dog: 0.764            x
6 r9 g9 X7 }5 p9 v  r& f* ^" Q    deer: 1.000           *
' z- M) X5 T7 t  ]7 M) i    airplane: 0.906       x
    dog: 1.000            *
5 |/ g, T0 D) e6 p    dog: 0.999            *
$ Z, W0 q6 F9 @+ f+ N  T    deer: 0.810           x
    bird: 1.000           x
& T2 G* i7 _7 j4 d/ A  c- A    frog: 0.688           *
: v  ^8 k! A$ U/ a2 M* F    frog: 1.000           *
    horse: 1.000          *
    horse: 1.000          *
8 ~0 F0 k! g, ^6 l5 B& P    horse: 1.000          *
    ship: 0.664           *
    ship: 1.000           *
    ship: 1.000           *
    truck: 1.000          *
    ship: 0.658           x
( b* `4 [& g# n" y" o0 p7 Q; ^    truck: 1.000          *

 我的LCD显示不正常，所以我用文件系统截了个图：
9 }/ y( j0 E& C4 i

8 Q: S. l+ z0 Q0 i3 J6 J: F/ \7 p7 j- v### 测试准确率

+ i; Z& [! U9 `6 f& ~' J  * 19/29*100%=65.5%
6 d  _/ P" C  C+ z9 T8 I# l
' _8 K4 {/ j8 k; X# h### 测试总结
  * 图片中比较常见的东西模型很容易辨认，图片第二行第三个是青蛙头上有一个蜗牛，辨认错了，还有四只猫居然只对了一只，其余的比较正常，毕竟图片分辨率不高。
  * 由于我是用的深度学习模型是cifar10测试准确率比较高的，所以模型比较大，计算复杂，STM32F7推理时间约四五秒。
; ~+ A1 s8 S8 E6 a/ V- [' e* s
: |+ Q; Q3 E, }! g/ T1 X+ ]





5 y, n7 J1 c* O9 I

@楼主，只是想告知一下Markdown的编辑器已经就位，欢迎楼主输出更多关于AI方面的见解

<br /> <br /> 两年了，很少逛论坛了<br />

lebment 发表于 2022-6-11 18:27
两年了，很少逛论坛了

哈哈， 欢迎多回来逛逛，提提宝贵意见
2 v: k4 E$ z* _' C( I