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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
/ q: h1 D+ W8 d% Z0 T( L1 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。, d6 |) C: @  C5 \& t3 v
2 首先下载并安装CubeMX' B" v8 P' i8 W' g# g
IDE-WIO-AI-Lite_01.PNG IDE-WIO-AI-Lite_02.PNG IDE-WIO-AI-Lite_03.PNG IDE-WIO-AI-Lite_04.PNG # A9 C& N9 b$ }3 \! w
IDE-WIO-AI-Lite_05.PNG
. g- v. K  k% K  M" {" j, T% h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。
' s# I, T9 ?6 p IDE-WIO-AI-Lite_06.PNG IDE-WIO-AI-Lite_08.PNG 8 T- z0 N3 t! L  j+ z# ?
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0 a0 T% K, e, A4 r
IDE-WIO-AI-Lite_09.PNG IDE-WIO-AI-Lite_10.PNG
/ a# F- u/ N/ _5 k* ^9 C6 ^8 \. E# m4 K
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。% O4 A* S. P7 B$ R- |- i5 _4 J% c# k, C
先装CubeIDE,
5 j9 _. ^* l) j) l+ r IDE-WIO-AI-Lite_11.PNG IDE-WIO-AI-Lite_12.PNG : ?* B8 O! d: l. z* w
中间会要求安装驱动和ST-Server,其实还有STM Programmer也一并装了,( u! A9 l& Z$ W5 R8 U

0 E$ Y* K5 h4 j IDE-WIO-AI-Lite_13.PNG
, ?2 P- z2 v0 \" D3 F成功安装。, c4 {% C, O9 N

& Z: F1 Y; W" R: {& V IDE-WIO-AI-Lite_14.PNG / R/ r1 p# w! N" _# S  I5 @
4. 测试CubeAI7 M' V* j$ m  c; f* k9 i
    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6 m3 `' ^, {- P  V* ~' ]: }0 D: w
stm32ai命令在命令行模式运行,这里可以用微软的
9 M3 M; S4 {3 y7 x; T+ [4 ocmd命令启动,还可以直接在图形界面启动powershell,进入如下
2 c* y( E+ U: @+ q* s% L6 Z9 w IDE-WIO-AI-Lite_15.PNG 2 P+ b4 D8 [/ H4 j5 r* `
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。9 C* t8 e* L' B8 _1 i6 c, W& _! c
IDE-WIO-AI-Lite_16.PNG
  _( G/ F9 R1 s5 \  G: q IDE-WIO-AI-Lite_17.PNG
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5 x! n- g! w0 U0 r( C$ N6 j6 A5. CubeAI的功能简述。
( Z+ H5 F4 R3 A0 e0 ^& R$ g2 h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。- G! H* }! i& d8 }$ l+ 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。
' o) w1 h7 R$ Q" m( F' O% f   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。# m/ _0 p7 ^9 ?1 I. ?6 c+ t
- L$ c% O$ z, K& V6 l. E
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4 U5 w- N& O# u! `: S1 f$ X
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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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