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。
* t. d" t0 F) @2 F* ?7 \  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。
  板子玩的开心就行！！！
6 i) P7 R: ?, T8 ?- d/ H" M
8 h2 Z, \9 m* g+ [- `$ b7 T- U, ~# cifar10 在 nucleo STM32F767 平台的 测试
8 R' O5 [/ i! x7 l. l## 软件配置
### win10
   1. cubeMX 5.6.0
0 T) ]  x) S6 `' M9 C   2. MDK 5.29a
2 P* C8 o/ g! ?& l: {# |   3. cubemx扩展包--cube.AI 5.0.0
/ @4 F: h$ C+ n% p5 Q; p5 X2 J### ubuntu16.04
   1. tensorflow 2.1.0 (内含keras)
; ]% c6 Y! _1 F; n. w' s* {   2. python 2.7 （ubuntu16.04 自带）
   3. cifar10 训练数据
9 s, C$ S' Q; o3 e5 ?. b
## 硬件配置   
   1. nucleo F767
% }* L# g1 _1 E, B8 }8 }( I3 n   2. 自制扩展板
- K; u( z5 Z5 O( |6 Q7 L   3. SD卡
) e: k1 |! s( g   4. 扩展板 连接 ST-Link RX TX 引脚的杜邦线

% c7 O# t0 I, [, ~## 测试步骤
   * 在 ubuntu16.04 的操作不叙述
# `* `( y& A% D2 K, b" E   * 直接将转换的模型(模型约4MB)，利用cubemx转换，暂称为STM32_AI_Model。
5 ]: W1 i$ c( g8 P
( K' ~- Q9 I: h! Y+ g   * 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。
6 S' a' a$ t7 ^8 t   * 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。
( C& S* W5 Y+ b# Y   * RGB每个通道需要进行预处理，即R/255 G/255 B/255
   * 图片在STM32_AI_Model的模型输入数据组织应为:
# }& J; c$ {% g$ ~5 i7 O0 p- }| R1 | G1 | B1 | R2 | G2 | B2 | ... |
/ ?9 ]. e1 |6 x) v5 Q6 Q' X   * 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：
| C1 | C2 | C3 | C4 | ... | C10 |，每一哥数据代表对应种类的可能性。
% Y+ v% B" C& m" z+ E
   * 可能性最大的即为推理最有可能的种类，cifar10即十种。

0 H, `2 V8 I3 x## 测试结果
  ### 串口打印：
3 P# O* X0 H" N- y3 i0 [4 g    sd_card_mount_ok
- d6 U" i+ j" j. l& r  J9 V4 _1 U) }( v    airplane: 1.000       *
5 r& t, ]8 E8 `* A1 A( P/ p. v: A    airplane: 1.000       *
    automobile: 0.998     *
2 c  {. j: E1 k6 y    automobile: 1.000     *
    airplane: 1.000       x
$ P* @. S8 \8 ]+ ]& V5 I    dog: 0.584            x
    bird: 1.000           *
3 n0 I9 @4 l' l6 m  V5 }  d3 p+ A    dog: 0.999            x
    dog: 0.874            x
    frog: 1.000           x
    cat: 0.993            *
3 f; z$ ~) L+ n  _7 l. f, [    dog: 0.764            x
    deer: 1.000           *
    airplane: 0.906       x
    dog: 1.000            *
    dog: 0.999            *
% ]' _* P2 A* j% ~    deer: 0.810           x
- ^5 Z# [5 f) }0 W& z, S; j$ Q    bird: 1.000           x
    frog: 0.688           *
    frog: 1.000           *
    horse: 1.000          *
    horse: 1.000          *
8 {  z7 ~* o" u  d- e    horse: 1.000          *
% {+ b( n# C8 |4 G6 @    ship: 0.664           *
    ship: 1.000           *
5 I( @; W7 I/ J    ship: 1.000           *
    truck: 1.000          *
0 i& ?! D8 g5 n; P- x% i3 ]    ship: 0.658           x
    truck: 1.000          *
1 m8 s: n) d) n5 l% z# [
% O1 `( f' t# ^4 s 我的LCD显示不正常，所以我用文件系统截了个图：


- F+ L' U- X3 X) y/ d### 测试准确率

  * 19/29*100%=65.5%

### 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。
6 x  @+ }" Q; n2 l/ \  * 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。




8 d/ C" U4 P* F0 i6 L
$ {2 H$ C% }# L9 t

, h$ W6 |) n- \5 F4 x1 c

@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

Yude 发表于 2022-3-3 14:25
@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
...

两年了，很少逛论坛了

lebment 发表于 2022-6-11 18:27
' B/ g0 M- N% X两年了，很少逛论坛了

3 p2 T) [, [2 A+ m% |1 v3 ^哈哈， 欢迎多回来逛逛，提提宝贵意见