这里要用到对IO输出进行控制的函数:HAL_GPIO_TogglePin(GPIO_TypeDef* GPIOx, uint16_t GPIO_Pin),这个函数包含两个型参一个是端口ABCD,另一个是引脚序号1,2,3……。每运行一次这个代码对应的端口引脚就会翻转一次电平,由0到1,或者由1到0。 为了控制闪灯的频率,还要使用HAL库自带的延时函数:HHAL_Delay(uint...
(六)实例演示 这里我们应用的模型是基于卷积神经网络的人体活动识别的模型,可以在https://github.com/Shahnawax/HAR-CNN-Keras中下载。 keras中基于卷积神经网络的人体活动识别(model.h5) 这个存储库包含一个小项目的代码。这个项目的目的是创建一个简单的基于卷积神经网络(cnn)的人类活动识别(har)系统。该系统使用...
如何利用CNN实现图像识别卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中一种特别适用于图像识别任务的神经网络结构。它通过模拟人类视觉系统的处理方式,利用卷积、池化等操作,自动提取图像中的特征,进而实现高效的图像识别。本文将从CNN的基本原理、构建过程、训练策略以及应用场景等方面,详细阐述如何利用CNN实现图像识别。
使用基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型进行口罩佩戴检测。通过大量标注好的图片数据集进行训练,模型能够准确识别出人脸是否佩戴口罩。 图像处理技术如颜色空间转换、滤波、二值化等用于提高图像质量和识别准确率。 无线测温技术 DS18B20温度传感器采集体温数据,并通过单线总线协议与STM32通信。 无线通信模块将体温数据实时...
例如,您可以使用卷积神经网络(CNN)来处理图像数据,而不是使用全连接神经网络(FCN)。此外,您还可以使用数据集裁剪和数据增强等技术来增加模型的泛化能力。四、部署深度学习模型当您的深度学习模型训练完成后,您需要将其部署到STM32上。在这个过程中,您需要考虑如何将模型优化以适应STM32的资源限制。例如,您可以使用...
卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中一种特别适用于图像识别任务的神经网络结构。它通过模拟人类视觉系统的处理方式,利用卷积、池化等操作,自动提取图像中的特征,进而实现高效的图像识别。本文将从CNN的基本原理、构建过程、训练策略以及应用场景等方面,详细阐述如何利用CNN实现图像识别。
特别是MobileNet V1,它是一个为移动和嵌入式视觉应用设计的卷积神经网络(CNN)架构,由Google开发。MobileNet的特点是在保持高准确率的同时,减少了计算资源的消耗,非常适合在计算能力有限的设备上运行。 剪枝技术 ✂️ 剪枝是一种有效的优化模型大小和复杂度的方法。通过在训练过程中或训练后剪除不重要的权重或神经...
在Keras中使用CNN进行人类活动识别:此存储库包含小型项目的代码。该项目的目的是创建一个简单的基于卷积神经网络(CNN)的人类活动识别(HAR)系统。该系统使用来自3D加速度计的传感器数据,并识别用户的活动。例如:前进或后退。HAR意为Human Activity Recognition(HAR)system,即人类行为识别。
KWS模型结构属于比较简单的模型结构,但是为了少走弯路,我计划使用现成的结构,我从这个演示视频参考而来:点击我跳转,这个KWS项目运行在AT32F403上,其网络模型结构为一个64个特征的普通卷积层,然后重复四次的DS-CNN卷积,在每次卷积后都进行一次relu,最后进行一次池化,用来减少全连接层的参数。 模型部分代码如下: class...
stm32部署神经网络 stm32能跑神经网络吗,为了在Cortex-M的MCU上成功跑起CNN,用的模型是一个不到10层FCN网络,但是即便如此,对于主频只有不到100MHz,SRAM只有不到100K的单片机来说依然是极其吃力的,模型不做量化的话肯定无法做到实时的。硬件资源:作品硬件自制,使用的