本篇文章是STM32人工智能合作伙伴介紹系列之一, 之后也會(huì)陸續(xù)為大家介紹更多STM32生態(tài)相關(guān)合作的公司和產(chǎn)品, 希望能為大家的開發(fā)帶來更多創(chuàng)意和靈感!
我們介紹的第一家是在嵌入式圈子已經(jīng)小有名氣的OpenMV (國內(nèi)由星瞳科技代理)。
下面整理了OpenMV 智能攝像頭模組的各個(gè)版本在硬件和功能上的差異。
硬件差異
功能差異
下面重點(diǎn)介紹OpenMV的最新固件版本v3.6.0對(duì)TensorFlow-Lite 的支持。
大家可能會(huì)問,TensorFlow-Lite跟OpenMV之前實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法(比如追蹤、檢測和識(shí)別)有什么區(qū)別呢?
首先TensorFLow-Lite 是TensorFLow為嵌入式設(shè)備優(yōu)化的版本,采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)算法(20歲小伙子),跟傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法(70歲老大爺)相比還很年輕。好處在于你不需要根據(jù)特定應(yīng)用來手工設(shè)計(jì)特征(你需要對(duì)特定領(lǐng)域和數(shù)據(jù)特別了解),但缺點(diǎn)是需要大量的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練的素材。當(dāng)然STM32和OpenMV一起為MCU開發(fā)者提供了一系列工具來減輕用戶的工作量。
下面提到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的主要模型。
具體到機(jī)器視覺,第1到3需要用戶自主完成,從第4步開始借助Cube.AI來完成從預(yù)訓(xùn)練模型到C代碼的轉(zhuǎn)換,而OpenMV則在生成的AI庫基礎(chǔ)上添加了一層可以通過microPython調(diào)用的包裝。
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原文標(biāo)題:人工智能合作伙伴系列——OpenMV
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