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【Wio Lite AI视觉开发套件】安装的开发环境和配置

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北方. 发布时间:2022-10-12 15:41
【Wio Lite AI视觉开发套件】安装的开发环境和配置) v* U- G9 }: E- Z1 }
1 基于WIO Lite AI视觉开发套件的开发环境是多样的,有很多选择,其核心代码是大同小异。其中使用ST原生开发工具兼容性最好,而且是图形化界面,首先需要安装并配置ST开发全家桶。
3 J5 N8 n4 r+ `& ~  y8 |" u2 首先下载并安装CubeMX1 k$ t6 H) ]- z1 k# k* t0 c
IDE-WIO-AI-Lite_01.PNG IDE-WIO-AI-Lite_02.PNG IDE-WIO-AI-Lite_03.PNG IDE-WIO-AI-Lite_04.PNG ; x/ D5 k9 q$ K1 p
IDE-WIO-AI-Lite_05.PNG
8 r* S1 c; [0 c7 B安装后启动,增加软件包,包括MCU的Cube_fw-h7的硬件驱动包,以及Cube_AI软件包。8 w( i$ W0 k0 V; q7 T: u
IDE-WIO-AI-Lite_06.PNG IDE-WIO-AI-Lite_08.PNG & ?+ p8 M- O$ a, Y% S& I- l! Q- L- u: q) a; P
其中Cube-AI随着技术的升级形成很多版本,建议全部安装,因为在后面文档清楚地说明,这些是不同的版本只支持形成不同的AI模型,无法向后兼容。安装成功的软件就显示为绿色的选择框
2 g' K* w# T5 h$ X IDE-WIO-AI-Lite_09.PNG IDE-WIO-AI-Lite_10.PNG
0 ^- d. A$ }3 l3 Y# ?8 x. ]* N. A6 x" b/ H
3. 安装CubeIDE,这个安装包是必要的,需要和CubeMX兼容使用。原来计划使用的Keil MDK 5.29因为还需要增加一个移植CubeAI的过程,所以先跳过。其实这个过程是可以丝滑移植的,但是为了防止版本兼容的问题,这里就先跳过。不过带来的问题就是CubeIDE不支持CMSIS-DAP,虽然ST-Link就是一个厂家版本的DAP驱动。所以就不能用上面帖子提到的PowerWriter,还是需要一个ST-Link,这里用的是一个刷了Jlink OB(STM)的Nucleo,在后面调试一下,应该也是可以的。
1 F3 D/ U  W) X先装CubeIDE,
, y' |  q" r) Q7 [- z6 M' a IDE-WIO-AI-Lite_11.PNG IDE-WIO-AI-Lite_12.PNG
; R! G$ g  E" E6 o中间会要求安装驱动和ST-Server,其实还有STM Programmer也一并装了,# V4 u0 x0 `+ T$ m/ @) A
; r2 ?+ j) U  t6 m
IDE-WIO-AI-Lite_13.PNG
1 r* B5 t2 [- w/ a. |* @成功安装。& D$ S8 g/ Q4 p5 i5 c4 D7 d/ b( v

+ X; Y& \) f! u IDE-WIO-AI-Lite_14.PNG
4 ]1 I7 D/ N' x. ~: a7 n2 i8 P4. 测试CubeAI
# w0 T, M9 ~) M- q% q7 r    和通常意义的STM pakage包不同,这个CubeAI其实是一个独立的CLI文件,在下图的指定目录下安装,启动时用1 M! b& l( t  V) b7 C
stm32ai命令在命令行模式运行,这里可以用微软的+ e9 K; i" W8 B: F3 U
cmd命令启动,还可以直接在图形界面启动powershell,进入如下
0 n1 G! o- Z9 v IDE-WIO-AI-Lite_15.PNG * I' o8 x5 W# l* h, I9 }1 D: n
在命令地址配置成功后,可以正确显示对应的功能,这里还测试了几个命令,显示这个版本CubeAI所支持的神经网络计算指令,如卷积命令等。这里发现没有LSMT这样的相对复杂的指令,但是对付这些图片,应该时够了。启动--help参数,可以显示全部可用的命令。
( |+ y6 `# ~; B6 w: l IDE-WIO-AI-Lite_16.PNG
5 k6 b" j. j& k5 T$ t0 \ IDE-WIO-AI-Lite_17.PNG
  B7 e7 I$ q6 U: B8 a
3 g' x5 m! J- C0 A- b' V" r. z5. CubeAI的功能简述。
8 X8 h2 m( r+ S2 q6 {通过分析,这个CubeAI并不是和其他包一样,只作为库嵌入到工程中去,而是可以实现模型转化,验证的,把各种格式的模型model都压缩成嵌入式的代码,主要支持的是tensorflow,引入适合嵌入式的tflite格式的文件。还可以验证这个模型的完整性。
8 P/ s; z) F+ _* h( F0 r这个过程是非常实用的功能,弥合了高性能计算机上进行迭代计算后,如何嵌入到微处理器的过程,是一个非常实用的工具。
9 |% ?, E2 A6 J6 x   这个过程中,需要理解一些人工智能的概念。这个过程确实需要另外去补课,这个帖子写成小故事都不能。这里安利一下,比较好的资料有吴恩达的普及视频。  ^6 u: }- R, h, A
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收藏 评论1 发布时间:2022-10-12 15:41

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1个回答
晒太阳的懒猫 回答时间:2022-11-11 09:33:45
一步一步很详细,学习了。谢谢共享!
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