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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! T  n5 `( X& s" H6 T  M
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。
9 c& u# G9 V# E4 \4 }) x: v2 首先下载并安装CubeMX
, L! M  N* {2 [( Y; o* k/ I& K" _ IDE-WIO-AI-Lite_01.PNG IDE-WIO-AI-Lite_02.PNG IDE-WIO-AI-Lite_03.PNG IDE-WIO-AI-Lite_04.PNG
- c+ a- Z) l7 |) q IDE-WIO-AI-Lite_05.PNG 9 H+ l3 h4 \+ I$ {2 }3 Y
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。1 }) ]4 {: W0 d3 z6 D* E
IDE-WIO-AI-Lite_06.PNG IDE-WIO-AI-Lite_08.PNG % R: i6 `2 q4 C3 u
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) _  ^, \& m1 q+ s  T6 N
IDE-WIO-AI-Lite_09.PNG IDE-WIO-AI-Lite_10.PNG , j8 z: m: w8 D

( U7 s+ w  @' x+ z3. 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。
7 _3 ^2 T* i7 O先装CubeIDE,
3 c% s  o; ]) s; B( T) K8 _" w IDE-WIO-AI-Lite_11.PNG IDE-WIO-AI-Lite_12.PNG
# a% d# M& D3 J8 _5 N中间会要求安装驱动和ST-Server,其实还有STM Programmer也一并装了,
2 y3 S9 i8 ~9 n: @" e- e. C4 Q" }8 z# P& d% t3 R8 w  c0 w" r
IDE-WIO-AI-Lite_13.PNG
5 ~5 H: _% y$ f  K成功安装。* x; [5 _! w- a4 c
( z& U9 O/ T) ~
IDE-WIO-AI-Lite_14.PNG - t. \3 L+ L$ Q. `$ y
4. 测试CubeAI
, J: N$ ~" k% [. h) t4 A  S' ?    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
+ i  t9 q5 |: k7 y% wstm32ai命令在命令行模式运行,这里可以用微软的1 u5 Z7 Q! W- O4 W9 h
cmd命令启动,还可以直接在图形界面启动powershell,进入如下
  S  S, i  I/ t' P: v7 [; D- r( F) y$ I IDE-WIO-AI-Lite_15.PNG
. ]0 |( l9 W. Y- d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。
6 a9 `$ K# ~- ]( B& ]4 X. U% Y IDE-WIO-AI-Lite_16.PNG ( S4 [' s! u9 q& e
IDE-WIO-AI-Lite_17.PNG ) ]5 z) y% b& |% q8 I; B
  Y4 ]7 W' G" `: W
5. CubeAI的功能简述。
. j; F$ B4 f! b2 U! P' |2 p" t9 l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 O7 I, ~& f% K  c! }  ?# Z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。3 V' Z$ b1 j5 L1 R# f& e+ c
   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。: s  X* N8 \4 ~3 |4 I

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; N" G, L6 B0 K1 z" t. v8 U1 ~% R- r; ^2 Z7 \: {

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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!5 _( m. c& _( b4 X" ^! Z& e
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