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使用低成本模塊和 MicroPython 快速構(gòu)建基于 AI 的視覺和聽覺設(shè)備

2388710 2022-11-25 | pdf | 298.88KB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

為了滿足對智能互聯(lián)產(chǎn)品日益增長的需求，開發(fā)人員越來越多地轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 等人工智能 (AI) 方法。然而，開發(fā)人員經(jīng)常面臨艱難的硬件選擇。他們可以將他們的設(shè)計(jì)基于具有成本效益但缺乏足夠的復(fù)雜算法性能的通用處理器，或者他們可以使用提供高性能但增加設(shè)計(jì)成本和復(fù)雜性的專用解決方案。為了滿足對智能互聯(lián)產(chǎn)品日益增長的需求，開發(fā)人員越來越多地轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 等人工智能 (AI) 方法。然而，開發(fā)人員經(jīng)常面臨艱難的硬件選擇。他們可以將他們的設(shè)計(jì)基于具有成本效益但缺乏足夠的復(fù)雜算法性能的通用處理器，或者他們可以使用提供高性能但增加設(shè)計(jì)成本和復(fù)雜性的專用解決方案。這些不再是唯一的選擇。本文介紹了這些不再是唯一的選擇。本文介紹了Seeed TechnologySeeed Technology提供的一種更簡單、經(jīng)濟(jì)高效的替代方案，它允許開發(fā)人員使用熟悉的 MicroPython 編程語言部署基于 AI 的高性能解決方案。提供的一種更簡單、經(jīng)濟(jì)高效的替代方案，它允許開發(fā)人員使用熟悉的 MicroPython 編程語言部署基于 AI 的高性能解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法ML 算法的成功吸引了開發(fā)人員的注意，他們正在廣泛的應(yīng)用程序中尋找更有效的對象檢測和語音識別方法。在這些算法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 已經(jīng)證明了機(jī)器視覺和聽覺應(yīng)用所需的那種高度準(zhǔn)確的識別。因此，CNN 和類似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 在個人電子產(chǎn)品、可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)計(jì)中的應(yīng)用越來越廣泛。ML 算法的成功吸引了開發(fā)人員的注意，他們正在廣泛的應(yīng)用程序中尋找更有效的對象檢測和語音識別方法。在這些算法中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 已經(jīng)證明了機(jī)器視覺和聽覺應(yīng)用所需的那種高度準(zhǔn)確的識別。因此，CNN 和類似的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 在個人電子產(chǎn)品、可穿戴設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)計(jì)中的應(yīng)用越來越廣泛。對于具有適度 CNN 推理要求的應(yīng)用程序，開發(fā)人員可以使用在具有單指令、多數(shù)據(jù) (SIMD) 架構(gòu)和數(shù)字信號處理 (DSP) 擴(kuò)展的通用處理器上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件庫來實(shí)施成功的解決方案（請參閱“對于具有適度 CNN 推理要求的應(yīng)用程序，開發(fā)人員可以使用在具有單指令、多數(shù)據(jù) (SIMD) 架構(gòu)和數(shù)字信號處理 (DSP) 擴(kuò)展的通用處理器上運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件庫來實(shí)施成功的解決方案（請參閱“構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序”用樹莓派構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序”用樹莓派”）。”）。對于更苛刻的要求，開發(fā)人員可以使用現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 構(gòu)建更強(qiáng)大的基于 CNN 的設(shè)計(jì)，F(xiàn)PGA 嵌入了能夠加速 ML 算法的高性能 DSP 模塊（請參閱“對于更苛刻的要求，開發(fā)人員可以使用現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 構(gòu)建更強(qiáng)大的基于 CNN 的設(shè)計(jì)，F(xiàn)PGA 嵌入了能夠加速 ML 算法的高性能 DSP 模塊（請參閱“使用 FPGA 構(gòu)建高性能嵌入式視覺應(yīng)用程序與機(jī)器學(xué)習(xí)使用 FPGA 構(gòu)建高性能嵌入式視覺應(yīng)用程序與機(jī)器學(xué)習(xí)”）。”）。