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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8 o" u! U0 G& v# M' t
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。
8 T' C$ O8 K* _& p* ]+ w& B2 首先下载并安装CubeMX8 M( ?  Z& t' B& B: ]
IDE-WIO-AI-Lite_01.PNG IDE-WIO-AI-Lite_02.PNG IDE-WIO-AI-Lite_03.PNG IDE-WIO-AI-Lite_04.PNG ( h7 i5 g6 b( V2 Y1 ^
IDE-WIO-AI-Lite_05.PNG
" n' |, j' j5 J: ?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。: {# N6 k2 ^9 K, V( B' i" W
IDE-WIO-AI-Lite_06.PNG IDE-WIO-AI-Lite_08.PNG * q" f+ u7 @$ w. n  r/ G
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
. O5 b2 R3 N& c1 a( V IDE-WIO-AI-Lite_09.PNG IDE-WIO-AI-Lite_10.PNG & v  l3 ]" Z' }4 q7 {1 k

" z; j4 f' R7 s: z( ?; _3 \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。5 i! I2 n5 a9 [1 ?2 z" V
先装CubeIDE," C. @; j1 g, m1 t' Y* f
IDE-WIO-AI-Lite_11.PNG IDE-WIO-AI-Lite_12.PNG
2 Y8 Z4 b3 {% Y. ]5 B中间会要求安装驱动和ST-Server,其实还有STM Programmer也一并装了,
% c$ B2 e; s2 f9 a; o: n- t$ z$ a% s: G8 [3 _
IDE-WIO-AI-Lite_13.PNG
$ I/ d1 y" \, z% {4 @成功安装。  {" B2 p# h3 ?0 Q

/ M' k8 l( ?2 b IDE-WIO-AI-Lite_14.PNG , t, ~4 G0 y( j+ P
4. 测试CubeAI( ~- H) s! t: J3 X. n' K: _! 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! V! |, K$ y1 c9 C" a' R+ `
stm32ai命令在命令行模式运行,这里可以用微软的0 T* e# I9 v* q* `! B6 t! u
cmd命令启动,还可以直接在图形界面启动powershell,进入如下
; P8 O& i/ n& ?  C" z. [ IDE-WIO-AI-Lite_15.PNG / L/ N: b" u& ^$ Y% l
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。. `) D! K8 w. m
IDE-WIO-AI-Lite_16.PNG + X6 |5 V  d" z" s6 p2 {
IDE-WIO-AI-Lite_17.PNG
' F/ P$ B) l' u8 u6 x! Y8 m2 Z6 u: N9 S) z' }
5. CubeAI的功能简述。
: Y, F$ m4 t1 S' u1 d" a/ A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。
  o% _1 @. w& t; x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。
8 d4 z  r* v1 Y3 T4 u# o   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。
7 f/ ?) }* {: u" U* @; V/ T+ R9 m2 b9 r( x) D

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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!4 A/ M( B( K% `

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