NNIE介绍-matlab读取串口数据并显示曲线的实现示例
在这个教程中，我们关注的是海思公司的NNIE（Neural Network Inference Engine），它是一个专门为深度学习和卷积神经网络设计的高性能硬件加速器，内置在海思媒体SoC中。NNIE支持多种常见的神经网络架构，包括Alexnet、VGG16、Googlenet、Resnet系列、Faster R-CNN、YOLO、SSD和SegNet等，旨在提高图像分类、目标检测和场景分割等任务的执行效率。
使用NNIE的关键在于其配套的工具链，主要包括以下组成部分：
1. **nnie_mapper**：这个工具（位于nie1.1目录下）是将开源深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）训练得到的模型转换为能在Hi35xx芯片或仿真环境中运行的wk格式数据指令文件。这个过程对于不同框架的模型兼容性至关重要，因为NNIE目前主要支持Caffe框架。
2. **仿真库**：在software\x64目录下，提供了仿真库，用于模拟NNIE硬件的行为，用户可以在PC环境下使用，无需实际硬件，便于调试和原型开发。两种版本可供选择：Visual Studio和MinGW版，后者集成在RuyiStudio中，方便开发者进行集成开发环境的工作。
3. **Sample工程**：位于software\sample目录，包含完整的配置和源代码，供开发者参考和学习如何将模型导入RuyiStudio，并利用NNIE进行开发。
4. **Ruyi Studio**：这是一个集成的Windows版IDE工具，它集成了Windows版的NNIE mapper、仿真库以及代码编辑、编译、调试、执行、结果可视化（如显示曲线）等功能，极大地简化了开发者的工作流程。
使用这些工具时，需要注意以下几点：
- 所有使用的网络模型需先在支持的框架（如Caffe）下训练完成。
- 在迁移模型至NNIE之前，可能需要进行模型优化和适配，以确保在硬件上的高效运行。
- 开发过程中，务必遵守版权和商标声明，确保合法使用。
此外，文档还强调了版权和保密信息的重要性，以及在使用过程中可能会遇到的产品版本更新、安全警告等内容。本文档的目标用户是技术支持工程师和软件开发工程师，旨在帮助他们充分理解和利用HiSVP的特性来开发智能解决方案。
学习如何通过MATLAB读取串口数据并与NNIE结合，展示模型的输出曲线，不仅涉及到了硬件加速器的使用，还包含了软件开发流程和工具链的配合，这对于在实际项目中有效利用NNIE资源具有重要意义。
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