Комментарии 12
даже на 8-разрядном микроконтроллере. Чтобы продемонстрировать это...
Stm32f746 как бы совсем не 8 разрядный, а очень даже 32-х разрядный. И с FPU.
Здесь больше вопрос формулировки. Фраза построена так, будто речь пойдёт про 8-битки, но берётся мощный М7, даже не М3. Тем не менее, можно и на Tiny85 запустить, но это не TFLite.
Здесь речь не о производительности, а о возможности сжать модель сверточной сети, чтобы весовые коэффициенты «влезли» в маленькую память контроллера без серьезной потери в качестве распознавания объектов. Задача стоит: «запихнуть в микроконтроллер», а не «залить» на комп.
Она не маленькая. 1 мбайт флеш и 320 к ram(без sdram). Вы знаете 8 битный с такими объемами? Да и свертка — это много умножений, которые 8 битные как правило не умеют в железе. А этот контроллер — почти что Феррари из микроконтроллеров
.TensorFlow Lite for Microcontrollers is written in C++ 11 and requires a 32-bit platform. It has been tested extensively with many processors based on the Arm Cortex-M Series architecture, and has been ported to other architectures including ESP32. The framework is available as an Arduino library. It can also generate projects for development environments such as Mbed. It is open source and can be included in any C++ 11 project.
Palm такое распознавал 20 лет назад без всякого ИИ.
Я конечно понимаю что это перевод но вся статья про чип STM32F746G от STMicroelectronics, а на первой картинке совсем другая плата да ещё и от их конкурента NXP.
Искусственный интеллект на мк? Читать не стал.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Как распознать рукописный текст с помощью ИИ на микроконтроллерах