在SparkFun Edge開發板上驗證TensorFlow Lite for Microcontrollers

TensorFlow Lite for Microcontrollers是TensorFlow新增項目,其目的就是在Microcontroller(MCU)上運作TensorFlow Lite;官方對應的是SparkFun Edge開發板,用以展示關鍵字語音辨識。本文主要是以這篇AI on a microcontroller with TensorFlow Lite and SparkFun Edge文章,說明軟體開發驗證的部份。附帶一題,相似的專案可以參考先前文章,由於TensorFlow Lite for Microcontrollers還在試驗階段,多數人實測後發現運作遲頓,可參考這篇討論

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使用OpenMV H7機器視覺模組進行深度學習之影像辨識

在此說明使用OpenMV H7機器視覺模組進行深度學習之影像辨識(影像分類)。簡單介紹一下OpenMV專案:OpenMV是一款小巧,低功耗,低成本的電路板,它幫助你很輕鬆的完成機器視覺(machine vision)應用;你可以透過高階程式語言Python(準確的說是MicroPython),而不是C/C++來進行程式設計。本文會一併討論深度模型建模、訓練與轉換模型到OpenMV上,將用到Caffe這個深度學習框架;因此,所有的實作都會在Ubuntu Linux 16.04 64Bits作業系統上進行。

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在STM32F7 Discovery Kit實作DS-CNN關鍵字萃取

本文說明如何在ARM Crotex-M MCU,以DS-CNN精準進行關鍵字萃取。DS-CNN中文介紹請參考”2019年版嵌入式系統設計解密”之”邊緣運算篇”中相關文章;以下是講解如何編譯與執行ARM提供程式碼。本次開發環境是在Ubuntu 16.04 64 Bits作業系統,預先安裝的環境請參考這篇文章;目標板為Discovery kit with STM32F746NG MCU,目標板在使用前需更新ST-LINK/V2 韌體,詳細步驟請參考這篇文章

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