如何在OpenMV生态系统中集成STM32Cube.AI生成的代码 1 STM32Cube.AI 启用状态下的 OpenMV 固件 1.1 先决条件 1.2 要求 1.2.1 确保您的环境更新到最新 1.2.2 创建您的工作区目录 1.2.3 安装 stm32ai 指令行以生成优化代码 1.2.4 安装 7-2018-q3 版本的 GNU Arm 工具链来编译固件 1.2.5 安装 OpenMV IDE 1.3 步骤 1 – 下载并准备 OpenMV 项目 1.3.1 克隆 OpenMV 项目 1.3.2 检测出已知的工作版本 1.3.3 下载micropython 子模块和必需依赖项 1.4 步骤 2 – 将 STM32Cube.AI 库添加到 OpenMV 1.5 步骤 3 – 生成神经网络模型所需的代码 1.5.1 训练卷积神经网络 1.5.2 STM32 优化代码的生成 1.5.3 预处理 1.6Step 4 – 编译 1.7Step 5 – 烧录固件 1.8Step 6 – 使用microPython 编程 2 microPython STM32Cube.AI 包装器的文档 2.1loadnnst 2.2 预测 1 STM32Cube.AI 启用状态的下 启用状态的下 OpenMV 固件 本教程将引导您将自己的神经网络集成到 OpenMV 环境中。 OpenMV开源项目提供的源代码,使您可在STM32Cube.AI启用的状态下编译OpenMV H7 固件的源代码。 下图描述了 STM32Cube.AI 和 OpenMV 结合使用的过程。 ……………… 如需了解更多,请点击以下链接进行下载: % k/ s8 }8 r! r8 d3 K+ m |
学海无涯,学无止境 |
学习一下学习一下 |
谢谢分享,学习了。 |
谢谢分享!!! |
学习学习 |
学习!!! |
学习! |
学习一下 |
学习一下 |
学习一下 |
谢谢分享!!! |
学习学习 |
感谢分享 |
学习学习! |
学习一下 |
破解边缘AI硬件与软件挑战,意法半导体解读三大创新要点
意法半导体助力企业产品智能化,加快边缘人工智能应用
哪些传感器嵌入式功能适用于我的应用?
线下实训 | ST端侧人工智能之视觉检测
意法半导体嵌入式 AI 解决方案增加简化机器学习开发的高级功能
【Wio Lite AI视觉开发套件】+摄像头图像采集
全站首个NanoEdge_AI试用(dogs)
线下实训 | ST端侧人工智能之计算机视觉实践课程
Cube.AI【4】cifar10 在魔改Nucleo STMF767平台上的测试
基于STM32的机器学习工具 - NanoEdge AI Studio