嵌入式卷积神经网络有哪些
时间: 2023-03-15 14:50:49 浏览: 76
嵌入式卷积神经网络是一种在嵌入式设备上运行的神经网络模型,它将图像处理和深度学习技术结合在一起,用于处理低功耗、低延迟和小尺寸设备上的图像识别、语音识别、自然语言处理和计算机视觉等应用。常见的嵌入式卷积神经网络有MobileNet、SqueezeNet、ShuffleNet、YOLO等。
相关问题
嵌入式网络C++ 库有哪些
以下是一些常见的嵌入式网络C库:
1. TensorFlow Lite for Microcontrollers:是谷歌开发的专门针对嵌入式设备的深度学习框架,支持多种硬件平台和操作系统,包括ARM Cortex-M和Cortex-A。
2. Arm CMSIS-NN:是专门为ARM Cortex-M处理器优化的神经网络库,包括卷积、池化、全连接等常用操作。
3. uTensor:是一个轻量级、高效的嵌入式神经网络框架,支持多种硬件平台和操作系统。
4. MSL:是基于CMSIS-NN的开源嵌入式神经网络库,支持卷积、池化、全连接等常用操作。
5. X-CUBE-AI:是STMicroelectronics开发的嵌入式神经网络库,支持多种硬件平台和操作系统。
6. NCNN:是一个高效的神经网络计算框架,支持多种硬件平台和操作系统,包括ARM Cortex-A和Cortex-M。
7. Caffe2:是Facebook开发的深度学习框架,支持多种硬件平台和操作系统,包括ARM Cortex-A和Cortex-M。
这些库都具有不同的适用范围和特点,可以根据具体项目需求选择合适的库。
openmv卷积神经网络数字识别
OpenMV是一款基于ARM Cortex-M7内核的低功耗嵌入式视觉开发平台,它可以使用Python语言进行编程。OpenMV支持使用卷积神经网络(CNN)进行数字识别,实现步骤如下:
1. 数据集准备:准备一组标注好的数字图像作为训练集和测试集。
2. 模型建立:使用Python语言编写卷积神经网络模型,可以使用第三方库如Keras、TensorFlow等。
3. 模型训练:使用训练集对卷积神经网络模型进行训练,并调整模型参数以提高准确率。
4. 模型测试:使用测试集对训练好的卷积神经网络模型进行测试,评估模型的准确率。
5. 部署到OpenMV:将训练好的卷积神经网络模型部署到OpenMV上,使用OpenMV的摄像头模块获取图像,对图像进行数字识别。
需要注意的是,由于OpenMV的处理能力和存储空间有限,因此设计卷积神经网络模型时需要考虑模型大小和计算复杂度,以保证在OpenMV上能够高效地运行。