
看资料,训练和推理都在微控制器本地完成。 那么怎么批量将程序部署到产品上呢? 难道每个产品我都要去进行训练? 不应该是这样吗:在NanoEdge AI Studio上进行正常和异常数据的投喂,训练好模型,然后生成库,这样批量烧写到MCU中? |
NanoEdge AI的异常检测库是在电脑上进行训练的,最后deployment那一步的时候,用户可以选择保留还是放弃在电脑上训练得到的参数,如果保留的话,在MCU上就不需要再进行学习了,当然如果用户想让模型对设备产生适应性,变得更加准确,也可以学习做一些学习。生成的.a库是批量烧写到MCU上的。 |
在STM32N6570-DK上部署图像分类模型卡住了,求助。
stedgeai无法转换stm32mp2模型
对于个人用户NanoEdge AI Studio免费版是不是只支持STM32官方的开发板,不支持自己画的板,哪怕是使用STM32的主控?
v2.0.0版本STEdgeAI-Core是否支持stm32mp2 compoment?
训练好的ai模型导入cubemx不成功咋办,试了好几个模型压缩了也不行,ram占用过大,有无解决方案?
关于Nano EdgeAI Studio的数据集格式问题
关于Nano EdgeAI Studio的数据集格式问题
NanoEdge AI数据集该如何构建?
yolov5 转onnx 在cubeAI进行部署的时候 部署失败 我想一下大佬们这是什么原因
Using torch.matmul in pytorch prompts a mismatch of multiplication inputs