针对待部署 AI 模型分别配置所述待部署 AI 模型对应的模型名称、模型路径以及板端芯片；根据所述模型名称和模型路径确定所述待部署 AI 模型是否处于训练完成状态；若是，则确定所述待部署 AI 模型是否满足在所述板端芯片上运行的运行条件；若是，则将所述待部署 AI 模型作为板端 AI 模型，其中，...
本书重点讲解端侧AI模型在部署中的技术细节，包括产品定义、AI芯片选型、算子和图优化、深度学习框架和模...
本文介绍在STM32cubeIDE上部署AI模型,开发板型号STM32F429IGT6。 与AI加速器不同,ST支持神经网络计算是因为之前的芯片已经内置了DSP处理器,可以执行高精度浮点运算,正好可以拿来做神经网络计算。如何判断自己准备购买的板子适不适合做AI计算,最好也按以下步骤在CUBE-AI上模拟部署一遍,若模拟成功,所选开发板就是可以...
原文链接:【嵌入式AI开发】篇六|实战篇二:深度学习模型的压缩、量化和优化方法 上篇:【嵌入式AI开发】篇五|实战篇一:STM32cubeIDE上部署神经网络之pytorch搭建指纹识别模型.onnx 介绍了嵌入式AI开发的实战部署,但这是不考虑模型精度和部署效果的情况下的。为了满足各种 AI 应用对检测精度的要求,深度神经网络结构的...
AI技术的嵌入,已经成为未来嵌入式系统发展 的一个重要趋势。踏入边缘端部署的第一步,我们可以从一个经典的机器学习案例——手写数字识别开始。手写数字识别是AI技术与嵌入式系统融合的一个直观且易于理解的例子。它不仅展示了如何在资源受限的设备上运行复杂的AI算法,而且体现了将智能处理推向数据产生源的重要性,从而...
该专利的核心功能是通过AI模块部署集成系统,将嵌入式AI模型的部署全链路打通。具体而言,该方法针对待部署的AI模型,配置相应的模型名称、模型路径及板端芯片;通过模型名称和路径,确定待部署的AI模型是否完成训练,并检查其是否满足在特定芯片上运行的条件。这一操作流程的设计,旨在确保AI模型在实际应用中能够顺利、高效地...
本期我们分享主题是如何将 AI 模型部署到嵌入式系统中,下一期将介绍如何在 RT-Thread 操作系统上运行 Mnist Demo(手写数字识别)。 嵌入式关联 AI AI落地一直是一个很红火的前景和朝阳行业。我的好奇心也比较旺盛,所以关于任何嵌入式和 AI 相关的都是想尝一尝。本系列文章将带你一步一步把 AI 模型部署在嵌入式...
随着人工智能技术的不断发展,AI模型已经逐渐渗透到我们生活的各个角落。然而,将AI模型部署到嵌入式设备上,尤其是那些资源受限的设备上,一直是一个挑战。RT-Thread AI Kit的出现,为这个问题提供了一个优雅的解决方案。 RT-Thread AI Kit是一个开源工具,它旨在将复杂的AI模型部署过程简化为一个一键操作。通过RT-Thr...
MATLAB®支持在多个场景下部署AI模型,从嵌入式环境,到边缘系统,再到云端,都是可以实现AI模型的部署。本主题将介绍MATLAB与Simulink®联合实现这些多个场景下的AI模型部署。 显示更多 出版年份: 2024 年 10 月 16 日 反馈 20:17视频长度为 20:17
「嵌入式 AI」系列直播课程04:人脸识别模型算法解析与训练部署 OPEN AI LAB-0327, 视频播放量 2481、弹幕量 4、点赞数 16、投硬币枚数 6、收藏人数 80、转发人数 10, 视频作者 B2B数字营销龙哥, 作者简介 真诚不装,有温度。,相关视频:「嵌入式 AI」系列直播课程02:AI小