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【视频】在MCU上实现AI深度学习,看视频回答问题

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  • TA的每日心情
    开心
    3 天前
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    [LV.6]常住居民II

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    金豆

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    发表于 2020-2-6 10:32:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
    传统认知中,人工智能(AI)相关的深度学习应用,只有算力充沛的MPU或者是PC才能玩得转。可你是否想过,在一颗通用MCU上也能畅玩深度学习?

    这不是天方夜谭,NXP的工程师就在一个用例中,基于i.MX RT1050跨界MCU实现了人脸识别功能,30多层的深度学习模型跑一圈只要295mS!


    让深度学习模型在MCU上跑起来,其意义在于,可以将MCU功耗小、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳等特性与深度学习的强大能力相融合,这势必会解锁一个庞大的市场,让海量的设备智能起来!


    当然,真正让深度学习用例在MCU上畅快地“奔跑”,还是有门槛的。最关键的是如何将训练好的深度学习的模型,转换并部署到MCU上,这需要一整套工具和方法。


    好消息是——NXP的工程师已经在开发这些用例的同时,将所需的配套工具都做好了,并且提供测试版本供大家下载使用,还贴心地附上了一份万余字的用户指南……


    在下面这个视频中,NXP的工程师通过全面而直观地讲解,细致分析了在MCU上能做哪些AI应用及其特点,并实际演示了在MCU上畅玩AI深度学习的全过程。一起来看看吧!
    ▼▼▼▼▼▼


    视频重点回顾


    在这个视频讲解中,重点回答了以下几个问题:
    MCU能做人工智能中的深度学习应用吗?
    MCU能做哪些深度学习的应用,这些应用都有哪些特点?
    用MCU实现深度学习计算,有哪些特点,性能如何?
    做深度学习的应用,应该从哪里起步?
    深度学习应用项目的开发流程是什么样的?
    如果要做这方面的工作,恩智浦都提供了哪些工具?
    大家可以再多看几遍视频,把上述问题的答案找出来

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  • TA的每日心情
    奋斗
    半小时前
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    发表于 2020-2-6 11:52:00 | 显示全部楼层

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    MCU能做人工智能中的深度学习应用吗?


    MCU能做哪些深度学习的应用,这些应用都有哪些特点?
    图像识别(人脸),医学检测,电机异常检测,识别咖啡胶囊、预测疾病危险期,抄水表,语音控制电器,检测电源异常
    领域:现场监控,产线监控,可穿戴设备,AI教育,算法向数据驱动的转变、智能控制模块,低端生物识别
    特点:门槛低,以数据分析为驱动,容易上手

    用MCU实现深度学习计算,有哪些特点,性能如何?
    功耗低、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳
    性能强,可以做到实时或准实时,市场大

    做深度学习的应用,应该从哪里起步?
    先在PC上用TensorFlow,Keras,MXNet等建模

    深度学习应用项目的开发流程是什么样的?
    先在PC上用常用软件建模,用数据训练出模型,配置转换,再放到MCU上


    如果要做这方面的工作,恩智浦都提供了哪些工具?
    硬件(i.MX RT10x0开发板),软件(NNCU工具),储备知识(单片机开发通用知识,用户指南文档)
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  • TA的每日心情
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    发表于 2020-2-6 13:40:03 | 显示全部楼层

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    1.能
    2.现场监控,产线监控,可穿戴设备,AI教育,算法向数据驱动的转变,智能控制模块,地段生物识别。特点是训练多层数据,经过多层卷积运算。
    3.功耗低,成本低,体量大,开发周期短,上市快,实时性好,响应稳。性能上基于机器视觉会相对慢一点,算力跨度大
    4.通过计算机上的建模软件,Tensorflow,Keras或者MXNET
    5.把训练好的模型转换到MCU上,用测试版的NNCU工具
    6.I.MX RT1050开发板例程,NNCU工具
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  • TA的每日心情
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    发表于 2020-2-6 15:34:46 | 显示全部楼层

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    MCU能做人工智能中的深度学习应用吗?


    MCU能做哪些深度学习的应用,这些应用都有哪些特点?
    图像识别(人和各种动物都可以),医学检测,电机异常检测,识别咖啡胶囊、预测疾病危险期,抄水表,语音控制电器,检测电源异常,现场监控,产线监控,可穿戴设备,AI教育,算法向数据驱动的转变、智能控制模块,低端生物识别等


    用MCU实现深度学习计算,有哪些特点,性能如何?
    功耗低、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳定、性能强、可以做到实时或准实时、市场大

    做深度学习的应用,应该从哪里起步?
    在电脑上上用TensorFlow,Keras或MXNet等建模

    深度学习应用项目的开发流程是什么样的?
    先在PC上用常用软件建模,用数据训练出模型,配置转换,再放到MCU上

    如果要做这方面的工作,恩智浦都提供了哪些工具?
    硬件(i.MX RT10x0开发板),软件(NNCU工具)
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    发表于 2020-2-7 11:46:09 | 显示全部楼层

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    MCU能做人工智能中的深度学习应用吗?


    MCU能做哪些深度学习的应用,这些应用都有哪些特点?
    图像识别,医学检测,电机异常检测,识别人脸性别、预测疾病危险期,抄水表,语音控制电器,检测电源异常,现场监控,产线监控,可穿戴设备,AI教育,算法向数据驱动的转变、智能控制模块,低端生物识别等


    用MCU实现深度学习计算,有哪些特点,性能如何?
    功耗低、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳定。
    性能强、可以做到实时或准实时检测、有庞大的市场。

    做深度学习的应用,应该从哪里起步?
    在电脑上用TensorFlow,Keras或MXNet等建模

    深度学习应用项目的开发流程是什么样的?
    先在PC电脑上软件建模,训练出模型数据,然后配置转换放到MCU上应用。

    如果要做这方面的工作,恩智浦都提供了哪些工具?
    硬件(i.MX RT10x0开发板),软件(NNCU工具)。
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    MCU能做人工智能中的深度学习应用吗?
    能做
    MCU能做哪些深度学习的应用,这些应用都有哪些特点?
    图像识别(人脸或物体识别),医学检测,电机异常检测,识别咖啡胶囊、预测疾病危险期,抄表,语音控制电器,检测电源异常;现场监控,产线监控,可穿戴设备,AI教育,算法向数据驱动的转变、智能控制模块,低端生物识别;特点是门槛低,以数据分析为驱动,上手容易
    用MCU实现深度学习计算,有哪些特点,性能如何?
    功耗低、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳定、性能强,可以做到实时或准实时,市场大
    做深度学习的应用,应该从哪里起步?
    首先要在计算机上用TensorFlow,Keras,MXNet等软件建模并生成训练好的模型。
    深度学习应用项目的开发流程是什么样的?
    使用软件建模训练并生成模型,配置转换,移植到MCU平台
    如果要做这方面的工作,恩智浦都提供了哪些工具?
    硬件(i.MX RT10x0开发板),软件(NNCU工具)
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  • TA的每日心情
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    2020-2-10
    发表于 2020-2-10 13:34:04 | 显示全部楼层

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    MCU能做人工智能中的深度学习应用吗?


    MCU能做哪些深度学习的应用,这些应用都有哪些特点?
    图像识别(人脸),医学检测,电机异常检测,识别咖啡胶囊、预测疾病危险期,抄水表,语音控制电器,检测电源异常
    领域:现场监控,产线监控,可穿戴设备,AI教育,算法向数据驱动的转变、智能控制模块,低端生物识别
    特点:门槛低,以数据分析为驱动,容易上手

    用MCU实现深度学习计算,有哪些特点,性能如何?
    功耗低、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳
    性能强,可以做到实时或准实时,市场大

    做深度学习的应用,应该从哪里起步?
    先在PC上用TensorFlow,Keras,MXNet等建模

    深度学习应用项目的开发流程是什么样的?
    先在PC上用常用软件建模,用数据训练出模型,配置转换,再放到MCU上


    如果要做这方面的工作,恩智浦都提供了哪些工具?
    硬件(i.MX RT10x0开发板),软件(NNCU工具),储备知识(单片机开发通用知识,用户指南文档)
    哎...今天够累的,签到来了~
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