STM32Cube.AI可用于在任意STM32微控制器上优化并部署由主流AI框架训练的神经网络模型。现已支持嵌入STM32N6的Neural-ART加速器NPU。 该工具可通过STM32CubeMX环境中的图形界面以及命令行方式使用。该工具现在也可以通过ST Edge AI Developer Cloud在线使用。 版本10.0的新特性 – 支持Neura
stm32ai.st.com/use-cases/ STM32Cube.AI AI optimization tool for STM32 STM32Cube.AI The original desktop front end AI optimizer for STM32 STM32Cube.AI overview STM32Cube.AI Developer Cloud The brand-new online AI services front end for STM32 X-CUBE-AI for STM32Cube.MX X-CUBE-AI ...
Introduction to STM32Cube.AI Introduction to STM32L0 family LPWAN workshop Motor Control - Part 1 Motor Control - Part 2 Motor Control - Part 3 Motor Control - Part 4 Motor Control - Part 5 Moving from 8 to 32 bits workshop Security Part 1 – Introduction to security Se...
ai_log_err(err, "ai_mpu6050_ai_create_and_init"); return -1; } ai_input = ai_mpu6050_ai_inputs_get(mpu6050_ai, NULL); ai_output = ai_mpu6050_ai_outputs_get(mpu6050_ai, NULL); #if defined(AI_MPU6050_AI_INPUTS_IN_ACTIVATIONS) /* In the case where "--allocate-inputs" option...
Nanoedge AI Studio是用于STM32部署边缘AI的软件,Studio可生成四种类型的库:异常检测、单分类、多分类、预测。它支持所有类型的传感器,所生成的库不需要任何云连接,可以直接在本地学习与部署,支持STM32所有MCU系列。需要搭配STM32CubeMX、Keil或STM32CubeIDE等编译器使用。
stm32的cubeai库开发实例 开发STM32的CubeAI库需要结合硬件资源与AI模型部署能力,关键在于理解模型压缩、硬件加速机制以及嵌入式系统特性。以声音分类应用为例,假设需要在STM32H7系列芯片上实现关键词识别功能,具体流程分为模型训练、转换部署、硬件验证三个阶段。 在模型训练阶段,选择TensorFlowLite框架搭建卷积神经网络,...
原文:【嵌入式AI开发&问题综述篇】STM32cubeIDE+CUBE-AI进行神经网络部署问题和细节汇总 1. 使用stm32cubeIDE或stm32cubeMX中的出现任何问题都可查看运行日志,查找原因。 C:\Users\<username>\.stm32cubemx\ai_stm32_msg.log 网络验证结果也会存在该目录下。
STM32近日推出了Cube.AI人工智能神经网络开发工具包,目标是将AI引入微控制器供电的智能设备,位于节点边缘,以及物联网,智能建筑,工业和医疗应用中的深度嵌入式设备。 简而言之,以后就可以在嵌入式MCU上跑AI模…
STM32Cube.AI：模型转换工具，支持将 TensorFlow Lite、ONNX 等格式的模型转换为 STM32...
最新的 STM32Cube.AI 版本 6.0 允许开发人员从流行工具导入机器学习模型，例如：Keras TensorFlow Lite ONNX 开发人员甚至可以选择是使用 STM32Cube.AI 运行时环境运行模型，还是使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 运行时。将模型放入嵌入式环境是很容易的部分。 经常困扰嵌入式开发人员的问题是他们的机器学习...