X-CUBE-AI是STM32Cube.AI生态系统的STM32Cube扩展包部分,能够自动转换预训练人工智能算法(包括神经网络和经典机器学习模型),并将生成的优化库集成到用用户项目中,以此来扩展STM32CubeMX功能。在STM32CubeMX工具(版本5.4或更新的版本)进行下载即可使用,如面向人工智能(AI) (U...
Validation工程:完整的应用程序,在桌面PC和基于STM32 Arm Cortex-m的MCU嵌入式环境中,通过随机或用户测试数据,递增地验证NN返回的结果。与 X-CUBE-A验证工具一起使用。 Application Template工程:允许构建应用程序的空模板项目,包括多网络支持。 之后左边栏中的Software Packs点开,选择其中的X-CUBE-AI,弹出的Mode窗口...
STM32Cube.AI 原生支持各种深度学习框架,如Keras、TensorFlow™ Lite、ConvNetJs,并支持可导出为ONNX标准格式的所有框架,如PyTorch™、Microsoft® Cognitive Toolkit、MATLAB®等。 此外,STM32Cube.AI 支持来自广泛ML开源库Scikit-Learn的标准机器学习算法,如随机森林、支持向量机(SVM)、K-Means。 现在,我们准备...
除了深度学习框架外,X-CUBE-AI还涵盖了来自著名开源库scikit-learn的机器学习算法,这是一个完整的Python机器学习框架,如:随机森林、支持向量机(SVM)、k-means聚类和k最近邻(k-NN)。开发人员可以构建大量有监督或无监督的机器学习算法,并利用简单高效的工具进行数据分析。 X-CUBE-AI v7.1.0不直接支持来自scikit-l...
Go the the ST Edge AI Suite 概要 X-CUBE-AIは、STM32Cube拡張パッケージとして提供される組込みAI開発用ソフトウェア・ツールです。学習済みニューラル・ネットワークの生成および自動変換を行い、STM32マイクロコントローラ(マイコン)に最適化されたライブラリをユーザのプロジェク...
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一、cube.AI实际项目应用 接篇二,前文都是采用FP-AI-SENSING1案例和配套的B-L475E-IOT01A开发板来阐述的,而实际项目中,我们都是基于自身项目硬件平台来训练模型及部署模型的,我们仅仅需要cube.AI软件包(作为可调用库)来支持我们项目,不会强行采用FP-AI-SENSING1案例去收集数据及配套的B-L475E-IOT01A等硬件平...
DM00570145_ZHV1.pdf(4.98 MB)
This article describes the documentation related to X-CUBE-AI and especially the X-CUBE-AI embedded documentation contents and how to access it. The embedded documentation is installed with X-CUBE-AI, which ensures to provide the accurate documentation for the considered version of X-CUBE-AI. ...
In this tutorial I’ll walk you through the process of setting up a simple X-CUBE-AI project and running inference on a pre-trained neural network